spss几组数据的接近程度

这样的数据很好找的你去中国国家统计局网站找个数据保存为Excel（一般网页数据上都有个标志指导你保存成Excel的）很多数据都可以做单因素方差分析的

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

直接做回归分析,然后会在回归分析表里面呈现两组数据,一组数据是由B项的,另一组数据是Beta项,其中Beta项就是标准化的回归系数,就可以比较无量纲自变量对因变量的影响.因为标准化回归系数是通过先将所

设置两个变量：组别和水分量,组别为1和2,分别表示虾1和虾2.在分析（analyze）——均值比较（meancompare）——独立样本T检验,将数据输入到因变量,将组别输入到组别里,并设置1和2两个

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问：           &

多元线性回归之前不能做数据标准化处理,否则会出现错误的结果.标准化之后自变量和因变量数列几乎相同或者是相差无几了,所以常数项肯定几乎是0

不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

要看数据分布形态了,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：嗯嗯，多谢了，能不能发点spss13的使用说明

朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析BivariateCorrelation

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

你的问题不太明确.一般来说,个人常用的方法有两种（前提是每个题的选项都是一致,如都为测量态度的五级,从非常不同意到非常同意）：累加形成新变量.可将一组同性质的题目每题的选项分别按照非常不同意=1,比较

h为测试结果,若h=0,则可以认为X是服从正态分布的;若h=1,则可以否定X服从正态分布;p为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;jbstat为测试统计量的值;cv为是否拒绝

一般资料看上面的那个,0.020,小于0.05,统计学差异显著.再问：也就是说看sig（双侧）上面那个值就行了？小于0.05为显著？请问第一个sig0.252是什么意思啊，还有假设方差不想等那一行的s

程度就是描述统计量所描述的对象.综上,您将数据输入后,点击“分析”--“描述统计”--“描述”OK在次基础上还可以进行标准化方差的计算.答案2：：spss熟练掌握我可以代分析的::::::::::::

很明显是回归分析首先建立一个简单模型验证模型是不是成立如果不成立换一种非线性的模型继续验证看是不是成立我觉得用EVIEWS更容易实现哈用spss我没有操作过建立模型的例子再问：主成分分析法和因子分析不

可以采用单因素方差分析不知道你用的什么版本spss首先输入数据,组别为一列,具体数据为一列分析》均值比较》ANOVA》把组别放到因子框中,把具体数据放到因变量框中》选择里选择描述和方差分析》两两分析选

操作完了点击OK,而不是点击Paste来粘贴语法.如果生成了Syntax语法窗口,就点击run执行语句就行了

模型慢慢修改校正.就可以实现啦

影响力大小分析,没有这样的说法.你的意思我明白,我以为是从如下的分析中可以得出你较为满意的结论.1.两者之间的相关分析,相关系数大,说明二者高度相关.2.建立以创新能力相关数据为因变量,高校研发能力相