SPSS

R就是相关性那个值，p就是显著性那个值。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

R就是相关性那个值，p就是显著性那个值，具体如下：首先看显著性值，也就是sig值或称p值，它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的，判定标准一般为0.05，由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性，如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。扩展资料：SPSS相关分析结果的看法1、如果两个变量都是连续型，且服从正态分布，则选择pearson皮尔逊相关性分析。2、如果两个变量有序定序，则选择spearman斯皮尔曼相关性分析，另外，如果连续变量但是不服从正态分布，也选择spearman相关性分析。3、结果的分析有两步:1、看sig是否＜0.05，＜0.05意味着两个变量存在显著相关关系。如果＞0.05，意味着无关键，分析结束。2、<0.05,意味着有关联，再继续看相关系数，是正相关还是负相关即可。也可以看看相关系数的绝对值是否在0.5以上，绝对值高于0.5属于中强相关。

您好 spss怎么做Turkey HSD检验呀

多重比较，看第一个表里面因素1和2、1和3之间有意义~~

LSD是多重检验比较的方法一直，目的是对每个因素的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水平间存在显著差异。按你表格上面的结果显示，第1个因素和第2、3两个因素间有显著的差异（看显著性那栏，＜0.05），其他各因素间差异不显著。你说的后面加abc没看懂什么意思。

获得q值也没实际意义的，只给出有无差异性就可以了lsd检验中可口根据结果直接算出t值，前两项的比值即是！q值结果中都没，也无法从结果中获得数据计算！可自己算吧！

LSD是方差分析两两比较的一种方法，一般方差分析呈现出显著性可以用LSD事后检验法，进一步对比两两组别的差异。在线SPSS「SPSSAU」提供6类事后多重比较方法，在【进阶方法】--【事后多重比较】可实现。

方差齐性的时候可以在POSTHOC用tukey和REGWQ都可以非齐性的时候可以用dunnett好像是这样拼的

请上传原始数据

如何进行方差分析？举个例子说明如下：分析三个行业之间的服务质量是否有差异，以“行业”作为自变量，以“投诉次数”作为因变量进行单因素方差分析，结果如下：从上表中可以看出，零售业的均值为49.929，标准差为9.068；旅游业的均值为28，标准差为4.315；航空公司的标准差为34.333，标准差为7.451。从中可以看出三者之间有差异，并且零售业投诉次数相对多一些，以及单因素方差模型的F值为34.244，P值远小于0.05，具有显著性差异，也说明了三者之间存在显著性差异。也可以用图示化方法进行描述三者的均值对比：从折线图中可以看出，例子中“零售业”的均值最大，其次是“航空公司”最后是“旅游业”也即说明“零售业”的投诉比较多，然后是“航空公司”最后是“旅游业”。那么根据单因素方差分析验证三者之间存在显著性差异，具体两两之间的差异如何查看呢？接下来利用事后多重比较分析“两两”之间的关系。事后多重比较利用SPSSAU事后多重比较中的LSD法（使用最为广泛，检验效能高，对比组别较少）进行两两比较，结果如下：“零售业”，“旅游业”以及“航空公司”之间两两比较，一共有三组比较，分别为“零售业”和“旅游业”、“零售业”和“航空公司”以及“旅游业”和“航空公司”最后发现三组的p值均小于0.05，所以三个行业两两之间均具有显著性差异。

如何用单因素方差分析法？分析三个行业之间的服务质量是否有差异，以“行业”作为自变量，以“投诉次数”作为因变量进行单因素方差分析，结果如下：从上表中可以看出，零售业的均值为49.929，标准差为9.068；旅游业的均值为28，标准差为4.315；航空公司的标准差为34.333，标准差为7.451。从中可以看出三者之间有差异，并且零售业投诉次数相对多一些，以及单因素方差模型的F值为34.244，P值远小于0.05，具有显著性差异，也说明了三者之间存在显著性差异。也可以用图示化方法进行描述三者的均值对比：从折线图中可以看出，例子中“零售业”的均值最大，其次是“航空公司”最后是“旅游业”也即说明“零售业”的投诉比较多，然后是“航空公司”最后是“旅游业”。那么根据单因素方差分析验证三者之间存在显著性差异，具体两两之间的差异如何查看呢？接下来利用事后多重比较分析“两两”之间的关系。利用SPSSAU事后多重比较中的LSD法（使用最为广泛，检验效能高，对比组别较少）进行两两比较，结果如下：“零售业”，“旅游业”以及“航空公司”之间两两比较，一共有三组比较，分别为“零售业”和“旅游业”、“零售业”和“航空公司”以及“旅游业”和“航空公司”最后发现三组的p值均小于0.05，所以三个行业两两之间均具有显著性差异。

同样是搜索引擎公司出身，谷歌真正将技术用在了科技创新上，反观百度，整天就知道研究怎么卖广告、会员去赚钱，两个一比，高下立判！

方差齐性检验和lsd原本就是两个东西，不一致很正常，一致了才不正常我替别人做这类的数据分析蛮多的

SPSS是一个数据统计软件，而不是一种数据统计方法。在SPSS这种数据统计软件里，包括许多种数据统计方法，当然也包括LSD。LSD是一种数据统计方法，英文为：least significance difference，中文成为最小显著性法，在SPSS里面可以进行这种方法进行分析。LSD是进行多个组数据的多重比较的，在SPSS软件里面，这个LSD是在ANOVA（方差分析）里面出现的。比如，你要分析山东、河南、河北三个省份的男人的身高比较。那么需要你去三地进行随机测量，也就是随便找到一堆男人进行身高的测量。回来后将这些数据按照省份分为三组。然后在SPSS里面进行方差分析，方差分析只能告诉你这三个省份里面是不是至少有一个省份的男人身高不同于其它两个省份，但不能进行省份之间的两两比较。要实现两两比较，必须进行多重比较。多重比较有许多种方法，在方差分析的界面可以进行选择。其中LSD方法比较常用，这种方法有一个前提，就是要求组之间的方差相等。因此，LSD是一种组之间方差相等的多重比较方法。而SPSS是一个可以进行这种分析（当然也可以进行其它分析）的软件。

有三个方法有LSD法最小显著差异法，Bonferroni法，sidak法。1、LSD法最显著差异法，公式为：它其实只是t检验的个简单变形，并未对检验准做出任何校正，只是在标准误的计算上充分利了样本信息，为所有组的均数统估计出了个更为稳健的标准误，其中MS误差是差分析中计算得来的组内均，它般于计划好的多重较。2、由于单次较的检验准仍为α，因此可认为LSD法是最灵敏的。Bonferroni法该法称Bonferronit检验，由Bonferroni提出。t检验完成各组间均值的配对较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。若每次检验准为α′，共进m次较，当H0为真时，犯Ⅰ类错误的累积概率α不超过mα′，既有Bonferroni不等式α≤mα′成。3、Sidak法它实际上就是Sidak校正在LSD法上的应用。

这个没有特定标准的，lsd、turkey等都可以，snk也可以我替别人做这类的数据分析蛮多的

1、Paired Samples Test 配对样本T检验2、Paired Differences 配对偏差3、95% Confidence Interval of the Difference 偏差的95%的置信区间（也可以是偏差置信度a=0.05的置信区间）4、Mean是均值（平均值）5、Std. Deviation 标准差6、Std. Error Mean 平均数标准误差7、Lower 最低值8、Upper 最高值9、t 就是t检验（学生检验的值）是衡量这个检验数能否通过检验，t越大越好，就说明变量显著，通过检验10、df自由度11、Sig. (2-tailed) p值（双尾检验）一般来说，p值越小越好，小于a就说，名变量显著通过检验，如果大于a=0.05，就说明变量不显著，不能通过检验12、第一对，大三和大二比较，平均值=2.80000，标准差=5.16720，标准误差=2.31084，最小值=3.161593，最高值=9.21593，t值=1.2124，p值=0.292最重要看t值和p值，显然t值=1.2124<2，变量不显著，不能通过检验（一般以t=2为界限，大于t=2，就通过检验，小于t=2，就不能通过检验）p值=0.292>a=0.05，故变量不显著不能通过检验，和t值的结果一样。因此接受原假设，二者差异不显著，即大三大二不存在显著差异 。

可以save一下就得到

0.6/0.7就可以用。越接近1说明拟合度越好，越接近0说拟合度差。看影响因素多少。

是的，拟合优度，我替别人做这类的数据分析蛮多的

等级相关系数（Coefficient of Rank Correlation） [编辑]什么是等级相关系数 　　在实际应用中，有时获得的原始资料没有具体的数据表现，只能用等级来描述某种现象，要分析现象之间的相关关系，就只能用等级相关系数。 　　等级相关系数亦称为“秩相关系数”，是反映等级相关程度的统计分析指标。常用的等级相关分析方法有Spearman等级相关和Kendall等级相关等。 [编辑]等级相关系数的计算步骤 　　1、把数量标志和品质标志的具体表现按等级次序编号。 　　2、按顺序求出两个标志的每对等级编号的差。 　　3、按下式计算相关系数： 　　 　　其中:等级相关系数记为rs，di为两变量每一对样本的等级之差，n为样本容量。 　　等级相关系数与相关系数一样，取值-1到+1之间，rs为正表示正相关，rs为负表示负相关，rs等于零为零相关，区别是它是建立在等级的基础上计算的，较适用于反映序列变量的相关。 来自" http://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%AD%89%E7%BA%A7%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0"

analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).”就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了

基尼系数用compute功能根据公式计算即可

spss里面没有专门的一个分析命令 是用来算基尼系数的你只有把数据导入spss后，然后根据基尼系数的计算公司，自己构建计算方法 来计算

analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).”就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了

1、首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。2、spsst检验怎么做过程如下：首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验，然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。3、首先，打开spss软件，并使用SPSS进行两个样本的T检验，如下图所示。其次，完成上述步骤后，在界面上选择菜单栏“分析”选项，然后依次单击“比较均值”--“独立样本T检验”，如下图所示。

把检验值理解为靶值更为直觉一些，靶值就是你想要与你的样本均值相比较的数值。单样本t检验：T-Statistic=（样本平均值 - 靶值）/ 标准误

这些都是常规模板，但是你自己要提供数据才行的阿我替别人做这类的数据分析蛮多的

　　【摘 要】本文针对全国各省市城市展开了深入、详细的研究，主要以全国31个省市自治区城市8项竞争力评价指标数据，运用因子分析法提取3个公因子，并根据因子载荷和指标意义给出了这3个公因子的经济意义，以各因子贡献率为因子权重，得出全国31个省市自治区城市竞争力评价指标排名，通过各因子排名和综合排名可以得出各省市自治区城市在整个中国城市中的排名地位和薄弱环节。最终通过定量的分析，可以对各城市提出有针对性、有指导意义的建议，从而提高整个中国的城市发展水平。 　　【关键词】城市竞争力；因子分析；多元统计分析 　　一、引言 　　近年来，在改革开放不断完善和深化的今天，城市竞争力问题已成为全球性的热点课题。随着经济全球化的趋势加快，城市之间的竞争更加激烈，世界各国正积极致力于提高城市竞争力。因此开展对城市竞争力的研究具有重要意义。城市竞争力是一个具有明确直观含义却又不易精确把握的概念，它主要是指一个城市在竞争和发展过程中与其他城市相比较所具有的吸引、争夺、拥有、控制和转化资源，争夺、占领和控制市场，以创造价值，为其居民提供福利的能力，它反映了城市的生产能力、生活质量、社会进步及其对外影响能力等。众多的要素和环境子系统以不同的方式存在，共同集合构成城市竞争力，城市竞争力是个复杂的混沌系统。一个城市的竞争力受很多因素的影响，包括居民人均收入，家庭可支配收入，财政收入，城市用水普及率，城市燃气普及率，公共交通，人均城市道路面积，人均公园绿地面积，基础设施等很多因素的影响。因此对选取这几方面的竞争力指标有着非常重要的研究分析意义。 　　二、数据收集整理 　　（一）原始数据的来源和指标体系的确定 　　本文数据主要来源于中国统计年鉴，所需要的数据主要以手工方式录入，并加以反复核对以确保数据的准确性。所取数据为全国31个省市自治区城市竞争力评价指标数据。按照科学性、综合性、可比性、针对性及可操作性等原则，本文选取8个经济指标：城镇居民平均每人全年家庭可支配收入（元），财政收入（万元），地区生产总值（亿元），城市用水普及率（％），城市燃气普及率（％），每万人拥有公共交通车辆（标台），人均城市道路面积（平方米），人均公园绿地面积（平方米）。用这8个指标来研究分析城市的综合竞争力。 　　（二）城市竞争力评价体系的理论 　　要建立城市竞争力的评价体系，首先要对竞争力评价指标有着非常清晰的界定和认识。城市竞争力主要是对城市经济、社会和可持续发展等方面实力的全面评价，反映城市经济规模、基础设施和社会进步与可持续发展的状况等，揭示出城市的经济地位和竞争基础。基础设施是城市竞争力发挥作用的必要条件，是城市竞争力的物质支撑。基础设施为城市生产和生活提供公共条件和公共服务，以最大程度地实现价值活动。基础设施分为生产性基础设施、生活性基础设施和社会性基础设施。比如人均城市道路面积、人均公园绿地面积、城市绿化覆盖率、燃气普及率、人均生活用水普及率、人均生活用电量、人均通讯光纤长度、人均公共体育场馆面积、每万人拥有公共汽车数量等指标都可反映城市基础设施在发挥城市功能方面的作用。在这里，本文主要选用了人均城市道路面积，人均公园绿地面积，城市用水普及率，城市燃气普及率，每万人拥有公共汽车数量5项指标来反映城市的基础设施。 　　经济规模。一个城市的经济实力首先体现在它的经济总量或经济规模上。经济总量主要突出体现一个城市的实际产出及发展状况，是城市持续发展和综合竞争力的基础，也是城市体现价值活动的基础。如果缺乏总量支撑，即使能力再强，其综合竞争力也将受到阻碍。从一般经验看，经济总量越大，反映出城市实力越强，在一定情况下反映出较强的城市竞争力程度。像地区生产总值、人均GDP、家庭可支配收入、财政收入、上缴中央财政指标都可以反映一个城市的经济规模或经济总量，本文主要选用财政收入，地区生产总值，家庭可支配收入3项指标来反映城市的经济规模。 　　三、数据处理与结果分析 　　（一）因子分析过程及其评价 　　一般认为因子分析是从Charles Spearman在1904年发表的文章《对智力测验得分进行统计分析》开始，他提出这种方法用来解决智力测验得分的统计方法。目前因子分析在心理学、社会学、经济学等学科中都取得了成功的应用，是多元统计分析中典型方法之一。 　　因子分析（factor analysis）也是一种降维、简化数据的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的数据结构。这几个抽象的变量被称作“因子”，能反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而因子一般是不可观测的潜在变量。在进行因子分析时，求解因子的方法主要有主成分分析法、不加权最小平方法、广义最小二乘法等方法，不过最常用的是主成分分析法，本文在下边的分析中将运用SPSS中主成分分析法来提取因子变量。根据相关性检验结果，获取了3个综合性城市竞争力评价指标用以评价城市竞争力。 　　表1 巴特利特球度检验和KMO检验 　　由表1可知，因子检验的KMO值为0.668，根据统计学Kaiser给出的标准，一般情况下当KMO大于0.5时，就可以认为适合做因子分析；Bartlett球度检验给出的统计量为183.833，且其对应的相伴概率为0.000远远小于显著水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合进行因子分析。指定提取3个特征根时因子解释原有变量总方差的情况见下表： 　　表2 因子解释原有变量总方差的情况 　　由上表可以看出，第一个因子的特征值为3.975，大约暂去方差的49.691％，基与过程内特征值大于1的原则，因子分析过程提取了前三个因子，前三个因子占去总方差的84.570％。所以提取前三个因子是完全合理的。并且被抛弃的5个因子解释的方差占不到20％，因此更加能说明前三个因子提取了原始数据的足够信息。当保留三个公因子时，一个八维的问题降至三维，体现因子分析绛维的思想。

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在KMO 检验和Bartlett 球度检验结果中，KMO 取值大于0.6，适于进行一般因子分析。而Bartlett 球度检验给出的相伴概率小于显著性水平0.05，可接受检验的零假设，认为适合于因子分析。

单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法。适合于探索连续型随机变量的分布形态。其零假设H0为样本来自的总体与指定理论分布无显著性差异。一般假设你的显著性水平为a=0.05。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平a，则应拒绝零假设，认为样本来自的总体与指定分布的总体有显著差异（就是小概率事件发生了，拒绝假设，之后它就和正态分布之间的相似性可以理解为不存在） 相反一样，大于a就是具有相似性，可以理解为服从正态分布。一般用起来的时候sig小于0.05就认为两者有显著差异，就是两者不相似。也可以说越接近一越好。

SPSS统计软件：帮你试验和检验　在质量管理中，正交试验和参数检验是质量管理者经常运用的两种方法。其中，正交试验一方面用于在产品设计阶段选择最优的设计参数配合，尽量降低成本；另一方面用于在生产过程中采用最优的工艺方案，以能达到优质、高产、低耗的目的。参数检验则在进货检验、产品验定、工艺检查等过程中借用所选样本的产品的特性对其所在整体进行假设检验，以确定整体的情况。　　然而，随着工艺的发展和产品复杂程度的提高，正交试验中的指标和因素也必将随着增加，计算过程也必将变得更加繁杂。而假设检验的计算分析过程必然是复杂的。因此，有必要利用计算机软件进行这两方面的工作，以便更好地完成企业质量管理工作。质量管理的设计实验　　本文用一个实例介绍SPSS统计软件对正交实验设计的数据分析过程。　　某轴承厂生产的轴承内套圈硬度不均匀，热处理淬火QC小组决定通过正交实验来优选淬火工艺参数，提高内套圈硬度均匀的合格率。经过分析，确定“淬火加热温度”、“淬火加热保温时间”、“回火加热温度”和“回火保温时间”为造成硬度不均匀的主要原因。根据以往经验，对4个因素各取3个水平：淬火加热温度分别为：835、845、855摄氏度；淬火加热保温时间分别为：20、15、10分钟；回火温度为：160、170、180摄氏度；回火保温时间为：2、2.5、3小时。　　第一步，建立SPSS的数据集文件。　　第二步，分析过程如下：　　①单击Analyze菜单，选择GeneralLinearModels项。从中打开多因子方差分析“Univari?鄄ate”对话框，将变量“合格率”选入“DependentVariable”框，将其他变量选入“FixedFactor(s)”。　　②点击“Options…”按钮，打开“Univariate：Options”对话框，将4个变量分别依次选入“Displaymeansfor”框内，点击“continue”。　　③点击“Model…”按钮，打开“Univariate：Model”对话框，选择“custom”，将4个变量分别依次选入“Model”框内，点击“continue”。　　④点击“OK”，统计分析结果如表1、表2所示。由表1的“Estimated MarginalMeans”单因素统计量表中“TypeIII Sumofsquares”列的数据可以看出：淬火加热温度是最重要的因素，其次依次分别是回火保温、淬火保温和回火温度；通过对表2各分表中的“Mean”列的数据比较，可知我们应该选择每个因素的最佳水平分别为：淬火加热温度选择水平3，即855摄氏度；回火保温时间选择水平1，即2小时。另外，点击“Univariate”中对话框其他按钮以及在“Univari?鄄ate：Options”对话框和“Uni?鄄variate：Model”对话框内，均可以设置更多统计分析要求。样本信息的参数检验　　在实际的生产、检验过程中，并不是对全部产品的特性进行测量，而是借助对所选择样本产品特性的测量，对样本所在的整体进行假设检验，以确定整批产品合格与否，从而做出决策。SPSS软件的参数检验，主要是要通过相伴概率值与显著性水平的比较，来决定拒绝还是接受原假设。在此，我们以最常用的t检验来说明SPSS在参数检验中的应用。　　t检验可以分为单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。下面将以单样本t检验为例简单介绍SPSS在参数检验中的用法，两独立样本t检验和配对样本t检验分别由“Analyze”菜单中“comparemeans”的“Indepen?鄄dent-SamplesT Test”项和“Paired-Samples TTest”项来完成，操作与单样本t检验类同，在此不进行详细叙述。　　例：某电器厂生产一种云母片，要求厚度均值为13mm，今在某天生产的云母片中随机抽取26片。现在我们检验今天生产的云母片厚度均值是否与规定的质量分布要求有无显著差异（α=0.05）。　　第一步，建立SPSS的数据文件。　　第二步，单击“Analyze”菜单中“compare means”的“One Sam?鄄plesTTest”项，打开“One-Sam?鄄ple TTest”对话框，将变量“厚度”选入“Testvariable(s)”框内，表示需要对之进行分析；在“Testval?鄄ue：”中填入总体均值13，点击“OK”。　　第三步，点击“Options”按钮，打开“One-Sample TTest：Op?鄄tions”对话框，在“ConfidenceIn?鄄terval”内输入95，表示置信区间为95%；“MissingValues”是对缺省值的处理，在此选择“Excludecases analysisbyanalysis”，表示具体分析用到的变量有缺失值才除去该记录，点击“Continue”按钮。　　最后，点击“OK”，就能够得出检验结果.以上是小编为大家分享的关于SPSS统计软件 帮你试验和检验的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

什么问题说清楚点，自变量和因变量具体指什么，三个维度分别是什么？数据最好能提供。

什么是球形检验具体做什么的检验这个字母是求代表什么呢？我查阅后来告诉你好吗？

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

如何进行KMO检验？SPSSAU可以进行KMO检验。KMO检验是因子分析出来结果的指标值。因子分析探索定量数据可以浓缩为几个方面(因子)，每个方面(因子)和题项对应关系；关于因子分析步骤如下：第一：分析KMO值；如果此值高于0.8，则说明非常适合进行因子分析；如果此值介于0.7~0.8之间，则说明比较适合进行因子分析；如果此值介于0.6~0.7，则说明可以进行因子分析；如果此值小于0.6，说明不适合进行因子分析；第二：如果Bartlett检验对应P值小于0.05也说明适合进行因子分析；第三：如果仅两个分析项，则KMO无论如何均为0.5。请点击输入图片描述

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法，原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。两类方差异同两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。以上内容参考：百度百科-方差分析

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

分析-降维-因子，选中因子入框，点右侧描述按钮，如下图选中点右侧提取按钮，如下图选中继续-确定

0.005这是是相伴概率值.要和显著水平0.05比较的.0.005<0.05所以拒绝原来的零假设,(零假设就是说原来假定他们无差异,也就是假定和所给的数据相等)所以与原来的数据有明显差异,是没有联系

在spss进行相关分析的时候，annlyze -correlate-bivariate-选择两个变量-左下角选择Flag significant correlations-选择后，输出结果在 相关系数对性显著的的r1 或者r2 就有* 显示，两个*为极显著，一个*为显著，其系数下面对应的sig. 相伴概率小于0.00或者0.05水平，即为其显著水平高低。

分别是相关系数，检验它是否为零的p值(也叫相伴概率)，样本容量

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。

sig就是P是指原假设发生的概率

就是双侧概率。当双侧概率小于0.05，则差异显著；小于0.01，差异极显著

在transform-compute里面可以做，选入要操作的变量，乘上一个数或者除以一个数就可以了，生成一个新的变量

在 SPSS 中，如果你想将一个量表弄成一个自变量，可以通过以下步骤实现：1. 打开你的 SPSS 数据文件，并选中需要操作的变量。2. 选择 "转换" 菜单，并选择 "重编码变量" 选项。这将打开 "重编码变量" 对话框。3. 在 "重编码变量" 对话框中，选择你想要转换的变量，并将其拖动到 "输出变量" 区域中。4. 在 "新变量名称" 栏中输入一个新的变量名称，并在 "取值" 区域中设置变量的取值范围。例如，如果你想将量表分为三个等级，可以将取值范围分别设置为 1、2 和 3。5. 点击 "确定" 按钮，将新变量添加到数据文件中。6. 将新变量添加到回归模型中，作为自变量进行分析。需要注意的是，将量表转换为一个自变量可能会丢失某些信息，因此需要谨慎选择合适的转换方法。此外，你还需要确认转换后的变量是否符合正态分布，以及是否具有可比性，以确保分析结果的准确性。

删除即可，右键单击变量，选择清除，变量即可清除。插入或删除变量的步骤：1.打开或者新建数据。2.右键单击最上方的变量，选择插入变量。3.变量插入成功。4.接下来是设置变量的属性，单击左下角的变量视图。5.在变量视图中用户根据变量自定义设置变量的属性。删除也是一样，右键单击变量，选择清除，变量即可清除。插入或删除案例的步骤：1.右键单击左方的方框，单击插入个案。2.出现一行空白，这里是需要用户自定义的个案。3.删除也是一样，右键单击左方的文本框，选择清除即可将单个个案清除。

数据标准化的功能之一是防止大数吃小数，如工资收入的单位是千元，而某项是百分比，其单位是0-1之间，如果不数据标准化，则0-1之间的数如0.85，与收入的一个单位数(千元)相比，简直是微不足道了，此时就必须要对数据进行标准化处理。否则就会发生大数吃小数了。做因子分析必须要标准化，回归分析则可根据数据情况而定。

spss饼图做多个数据的方法如下：1、首先打开SPSS这个软件。2、在变量视图中填写你要写的信息。3、在数据视图中填写数字，数字代表频率。4、点击“饼图”，之后会弹框，选择默认的“个案组摘要”，接着点击“定义”按钮5、点击这个方向按钮。将其变成一个分区。之后并点击“确定”。6、修改一下右边的数字，多点击几下，就会变成编辑状态，变成你想要的名称。

K-M曲线变量time：生存时间；group：1=治疗组，0=对照组；status：1=出现结局，0=失访或实验结束时仍存活1将time拉入时间对话框2将status拉入状态对话框，点击状态框下方的“定义事件”按钮：填入代表事件发生的“1”3将group拉入因子对话框4点击“选项”按钮，进行设置，选择生存图5点击“比较因子”按钮，进行设置设置如下：勾选对数秩6回到主对话框，点击“确定”输出结果。统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我

auc默认得到的，你的数据看看

状态变量就是二分类的变量，是必须的。说的清楚点就是选择分类变量，如1代表一组，2又代表另一组。

检验变量相当于自变量，状态变量相当于因变量

SPSS中状态变量是一种特殊类型的变量，用于记录一系列不变的状态。一般来说，变量可以理解为一个可变值，它随着时间而变化，而状态变量则和这种变化无关，它的值一旦给定就不会发生变化。状态变量在SPSS中经常被用于分类和分析，它可以用于确认一个变量的所有可能的状态，也可以用于表示参与研究的每个受试者的状态，还可以用于代表研究发生时的时间点。

非概率抽样调查出来的数据一般是用作定性研究的，你要是想做定量研究，想以部分推整体最重要的就是要随机。SPSS都可以分析啊，单变量的，多变量的。一般的统计方法都有。t检验，卡方检验，anova什么的都有的。

用spss做多重共线性检验可＋QQ→名中名中QQ给以解决各类论文撰发和数据统计分析处理及图表制作等问题的了。

可以做偏相关分析

试试多分类的logistic模型吧，可以帮助你解决含有分类变量的情况

SPSS重复测量显示主体间显著,但主体内不显著的意思如下：1.说明三个变量自身效果很明显，而三个变量之间不会产生明显互相影响的作用。2.先看球形检验的结果，假如p<0.05，不服从球形假设，直接看多变量检验，主体内效应的检验可作为补充，但当二者不一致时，以多变量检验为准。3.多变量检验中，第一种方法最稳健，当四种方法不一致时，以第一种方法为准。4.表格式的检验结果不太直观，可通过绘图辅助结果判读。5.只有在多变量检验或者主体内效应检验有统计学意义时，才去进行事后组间的两两比较。

SPSS重复测量显示主体间显著,但主体内不显著的意思如下：1.说明三个变量自身效果很明显，而三个变量之间不会产生明显互相影响的作用。2.先看球形检验的结果，假如p<0.05，不服从球形假设，直接看多变量检验，主体内效应的检验可作为补充，但当二者不一致时，以多变量检验为准。3.多变量检验中，第一种方法最稳健，当四种方法不一致时，以第一种方法为准。4.表格式的检验结果不太直观，可通过绘图辅助结果判读。5.只有在多变量检验或者主体内效应检验有统计学意义时，才去进行事后组间的两两比较。

只有两组的话你两两比较什么

生成变量后，系统会新生成数据，而非原始数据基础上修改，能找到对应的新标题名称即生成成功。具体可查看SPSSAU帮助手册说明。

1、首先找到菜单栏中的分析，在列表中找到回归一栏，在它的选项中找到线性并单击。2、弹出线性回归的窗口，将数学成绩设置为因变量，语文成绩设置为自变量，点击确认进行分析。3、得到的结果是四个表格，系数表是最后一个表格，观察最后的一列的显著性，它决定了两个变量之间是否具有显著的显著关系，它的值小于0.05，满足检验条件，因此可以知道两个变量具有较大的相关性。

可以先用F分布检验组间差异，如果显著，再和对照两两检验是否差异显著！若组间差异不显著，则没必要两两与对照检验！aqui te amo。

你怎么设置的，参考是不在里面的，12345跟6比较

软件有问题

1、用SPSS输入相关数据，按照分析→比较均值→单因素的顺序进行点击。2、这个时候如果没问题，就直接在因变量列表和因子中添加对象。3、下一步打开选项对话框，通过勾选方差质性检验来确定。4、这样一来等看到图示的结果以后，即可检验两个相关系数之间是否具有显著性差异了。

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验，该值越接近1越好。

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneityofvariance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-comparemeans--one-wayanova，打开单因素方差分析对话框在这个对话框中，将因变量放到dependentlist中，将自变量放到factor中，点击posthoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

F是对建立的回归方程做检验，这里F值是126.502，相应的显著性概率小于0.001（边上的sig显示是0.00，并不能说明是0，因为只显示小数点后三位，可能第四位不是0），所以即使显著性水平取0.01，方程也能通过显著性检验，即认为方程是显著的，所有自变量对响应变量有显著的解释能力。上面的F检验只是说明所有的自变量对响应变量的解释是好的，但是并不代表每一个自变量对响应变量有显著的解释能力，t 则是对每一个自变量做检验，所构造的检验统计量服从t 分布，t 下面的值则是各个自变量的相应的检验统计量的值，右边一列的Sig值若大于事先取定的显著性水平，则该自变量对响应变量的影响是不显著的，小于显著性水平，则是显著的。常量是线性回归方程的常数项，或称截距项。

F是F检验，是总体显著性检验。T是T检验，单个系数显著性检验。sig是用某种检验后得到的概率，双侧指采用双侧检验的概率。DF是自由度。

t值表示变量显著性检验的t统计量，sig.则是系统计算出的相应显著性统计量出现的概率。对于x变量，第二张表，F检验sig.值0.093(假设理论显著性水平α为0.05)表明x变量不具有方差齐性，因此t统计值应看第二行的值，t=-6.782，双边检验sig.值表明x变量显著具有统计学意义。

独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

1、首先打开SPSS版本23.0软件，找到想要进行编辑处理的数据，这里以药物对身高的影响做显著性分析。2、找到上方菜单栏中的分析菜单，鼠标移动至一般线性模型，然后选择单变量，点击鼠标左键选择。3、在单变量对话框中，将变量分别对应移至因变量和协变量，这里将身高移动至因变量，药物移动至协变量。4、点击右侧菜单的选项，鼠标移动至单变量选项中，选中参数估算值，将参数估算值标记为打勾状态。5、选中完成后，单击选项中的继续选项，然后在单变量对话框中单击确定，进行编辑之后的查看操作。6、最后在SPSS的查看器中，可以看到药物对身高影响的显著性分析，红框中显著性为0＜0.05，具有显著性。

spss多元回归和一元回归的显著性区别是:一元线性是说一个解释变量对被解释变量的影响。多元线性则是多个解释变量对被解释变量的影响。计算一元线性回归方程的最小二乘法是整个回归思想中的核心。在多元线性回归方程中，由于变量的增多，最普遍的会出现异方差性，还会有时序性等影响着回归方程的拟合度，所以这里还要做逐步回归去剔除变量，这就要用到一元线性回归方程。现在我们也可以通过SPSS和Eviews等软件来计算这些。

应该不用自己写代码的。。。这个有点复杂。。。不会。。。