使用SPSS做ANOVA得出P值,有显著性差异怎么办

因子分析时候有个选项里面是选择保存因子得分然后在原始数据的最后面就会有几列新的数据出来其中就包括了你提取出来的几个主因子的得分然后你要求相关就是把新出来的几列因子得分之间就好了,但是提取出来的因子之间

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

表1和表2用两种方法给出皮尔森相关系数r和P值（Sig）表1：r=1,P=0.945>0.05没有相关性表1：r=1,P=0.200>0.05没有相关性表3用了ANOVA（方差分析）分析显著性P=0.

上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差

表格中左4列只是均值、中位数.最右1列是差异检验的结果报告：t值是个统计量,利用了两个变量的均值和标准差计算出来的（有公式,spss软件可自动计算出来）.比如x1变量上,舞弊和控制两组被试之间得分有无

AnalyzeOfVAriance方差分析,是对两组以上度量数据进行平均数差异显著性检验.

方差分析中重复数不等可以直接用onewayanova分析.限制OnewayANOVA分析的前提条件是：1）数据符合正态分布2）组之间方差相等.重复数相等不是方差分析的必要条件.

方差齐性不符合说明你的分组不是独立事件,对结果有影响.尝试新的分组满足齐次性后分析.没有齐性的结果没有意义.

列方程需要的是表3,即表题是“系数”的那个表.具体而言就是：人均净利润=14403.479+453037.528*技术人员密度(22912.153)(147215.653)T统计量用来观测回归系数是否

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

P值大于0.05就是相关不显著,但若是小于0.10,可以说是接近显著；另外相关分析,要看你究竟是证明总体相关为0,还是为某个值,解释有所不同.再问：谢谢您的回答。得出的r=.246,P=0.058,希

显著性看的是F和Sig他们分别是11.250和0.007F是对模型的检验.这个值大于临界值,所以拒绝原假设.0.007也就是P值.小于α,所以也是拒绝原假设.所以这个模型是可以接受的.但不代表这就是一

图中的F值是算出来的,是组间均方/组内均方的值,越大表示组间的差值越大.实际上方差分析还有一个临界值Fcrit,是根据自由度查表查出来的.F>Fcrit(0.05),就说明组间的差异大到一定程度了,组

看sig,再问：那这样的模型可以用吗再答：嗯，有意义的再问：F值感觉很大啊，我参考的文章上面才20几，这个要紧么

spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面,其中有描述统计、频数统计、交叉分析等.公司的资本结构与盈利能力光靠描述统计好象是不够的吧,你需要建立一个模型来分析结构和盈利能

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

你可以将此时的P值写成P=0.000,也可以写成P再问：我用SPSS对一组数据进行T检验，要算它的P值。不知道是不是我方法错误了，按照你说的拓宽小数点位数都是0，是不是看sig这个算P值的？谢谢了~再

你做了split,但是没有还原为nosplit状态,所以会是这样

表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.00

调用函数STDEV估算样本的标准偏差.标准偏差反映相对于平均值(mean)的离散程度.语法STDEV(number1,number2,...)Number1,number2,...为对应于总体样本的1