怎么在SPSS中对模型进行显著性分析

方差分析,不一定适合你的数据,要看你的数据确定方法,看我的用户名,加我,很乐意帮你解决问题

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

直接打开,在variableveiw输入变量名称,变量类型,在dataveiw输入数据,加权是在里面有菜单直接可以用的,就像在excel一样,变量可分为称名数据,顺序数据,等距数据,比率数据,可以从是

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.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问：模型已经有了，是个多元双曲模型，a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4，

时间序列模型　　间序列分析　　在生产和科学研究中,对某一个或一组变量x(t)进行观察测量,将在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量且t1<t2<…<tn)所得到的离散数字组成序

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.

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

你可以尝试着先绘制下散点图看看会不会用其他曲线拟合的效果会更好,很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果,但是不一定是最佳的,所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性.如果仍然是符合线

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

analyze-Descriptivestatistics-descriptive

要根据散点图来初步估计下大概是什么关系如果比较简单的不建议采用非线性回归,因为要自己构建算式的,比较有难度可以采用曲线回归,它会有一系列常用的曲线模型,你可以根据散点图大致选择几个模型然后结果会输出各

转换---计算----左下角有IF就是条件语句,目标变量里随便填,比如C1,条,A>B,变量值=1,A=B变量值=2依此类推

ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

首先打开文件,到Quick-EstimateEquation打开窗口,Specificaton窗口填写公式,Options窗口中有一个WeightedLS/TSLS选项,选中,在下面填写权重,就可以进

两者显著相关（r=0.999,p=0.000<0.01）

看sig啊再问：total那行是什么意思？再答：总变异

看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.