如何用SPSS检验两变量是否相关

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

这题我只会不用spss解,算出它的SSA,SSE,SST,SSB,然后用SAB=SST-SSA-SSB-SSE,在算均方,查相应自由度的F分布表,和SAB做比较,就可以知道是否存在交互作用.你看下商务

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

你的数据属于计量资料：1.建立两个变量：1.组别在value中定义1=A2=B；2.数值：2.进行正太检验：选择分析—频率—按要求输入变量数值-运行后看偏度/系数是否《1.96,峰度/系数是否《1.9

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.

5种植物一起建.每个数据都要输入.

主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的

Statistics菜单的Correlate选项->PartialCorrelations过程看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlati

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

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

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

表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型；所对应的指标：R的平方（决定系数）deltaR的平

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“

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