spss 卡方测试 pearson卡方 与mcnemar
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/02 19:22:20
第一个表:n=66>40,最小期望频数=9.86>5,使用pearson卡方值,卡方值=3.771,P=0.052>0.05,按检验水准为0.05下,无统计学意义,即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异.
pearson相关性分析的条件是两个变量之间呈线性的相关趋势,此时的相关系数大小会比较准确至于两个变量是否相互影响都没关系另外相关分析只能说明两者之间的互相关系,并不能说明因果关系
一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著
四格表资料的卡方检验四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较.1.专用公式:若四格表资料四个格子的频数分别为a,b,c,d,则四格表资料卡方检验的卡方值=(ad-bc)2*n/(a+b)(
相关系数临界值是查表的,spss没有再问:怎么查?还是自己设定的?再答:查表,但是现在基本不用这个方法了啊直接给出P,P
你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合:仅用于行变量、列变量都是等级(序次)数据的时候.不知道你的数据是什么情
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.
看显著性看P值,也就是sig.值,P
看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问:置信水平是多少怎么看?再答:置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05
Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line
pearson系数为负且绝对值接近1,说明两个变量负相关,Sig.(2-tailed)是显著性检验,判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致
1.单击“Analyze”,展开下拉菜单2.下拉菜单中寻找“Correlate”弹出小菜单,从小菜单上寻找“Bivariate...”,单击之,则弹出相关分析“BivariateCorrelation
请对数据合并后,再重新做卡方检验.此资料不满足“卡方检验”的应用条件,需合并分类,使小于5的理论频数(即expectedcount,期望数)小于20%(就是让37%下降到20%以下),最小理论频数(m
在实验室或严格情况下才会出现自变量与因变量你有用pearson和Spearman相关必然只是两个量的相关非标准化系数最不能说明问题线性回归方法有4个不知道你用的是哪个
0.737是二者的相关系数,0.544是相关系数的平方.在本例中的意思是说对于死于肺癌的结果,香烟的贡献率为0.544.
spssPearson相关系数r的平方就是判定系数R^2
这主要是看以下几点:(1)每个数据的理论频数是否
不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有
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.