如何用spss分布函数的检验

可以先做直方图,看大概形状,运行analyze-descripivestatistics-explore就行,可以做直方图和正态性检验,如果不是正态的话可以用analyze-nonparametric

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

三个变量以上用White检验可以.你网上搜吧.打起来挺费力的.

在spss中打开要处理的数据,然后点击菜单栏中的“分析”,下拉菜单中点“回归分析”,在回归分析的下拉菜单中点击“线性”,出现“线性回归”窗口,然后将要分析的变量和自变量拉入指定位置.点击统计.出现“线

你的数据不适合使用卡方检验.卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等,属于定性数据）时的数据分析,例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类,属于定性变量）的关系,就

你希望检验两种水平是否显著差异,还是检验22个指标间是否存在显著差异,还是两个都希望检验?并且你22个指标下有多少个数据啊?这些不知道的话,我不知道和你说用什么方法.如果还不太清楚,可以再联系我.

秩和检验是非参数检验,在SPSS里,选analysis-----非参数检验-----两独立样本非参数检验----将观察变量放到varaible中,分组变量放到group中,ok就可以了.卡方检验,首先

5种植物一起建.每个数据都要输入.

有标星号的就是有显著相关,其余的就是没有显著相关.数值越大相关性越高!如,平均水位与平均流速呈显著正相关,相关性是0.971再问：请问降水量与水位、流速的关系怎么描述？再答：降水量与水位呈正相关，相关

如果比较某两年的阳性率的差异,应该用t检验.要比较4年的阳性率差异应该用卡方检验.具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row

Analyze------------Nonparametrictest,还有问题,可加名里QQ,聊

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

在SPSS上,对数正态分布检验只能使用P-P图或Q-Q图.残差图主要看其形状是否有规律,而不仅仅是看其波幅,至于波幅在什么范围并没有一个通用的标准.对于你的数据,数据点基本紧紧地围绕在P-P图的45度

t检验有很多不同的种类,在spss当中包括：单样本均数检验、独立样本均数检验、相关样本均数检验、anova等等,根据不同的数据和不同的情况选择合适的检验方式.具体的例子和步骤见三篇文章：均数检验的大概

按以下格式录入数据：分组是否发病人数1126122421292221将变量“人数”WeightCasesAnalyze->DescriptiveStatistics->Crosstabs：将分组放入“

表2两组患者后情况比较例（%）组别\x05例数\x05疼痛阳性静脉炎实验组\x0540\x050（0%）\x050（0%）对照组\x0540\x0515（6%）4（1.6%）X2值\x05\x0518

可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性：自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果：整个回归方程的

效度的话有很多种效度,因此关于效度的检验方法也不是一种,个人根据情况可以采用不同的方式有区分效度,得分最高和得分最低的人群之间是否有显著差异,这是区分效度校标效度,需要事先有一个校标题目作为参考,比如

你这个是事后比较的一种方法得出的结论吧这个结果的解释就是d处理组的得分显著低于c和b处理组,c和b处理组得分又显著低于a和h处理组,而a和h处理组又显著低于f、i、k、e组,f、i、k、e组得分又显著