作业帮SPSS中r平方
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/18 19:18:32
表述聚类分析的几类最佳,一般不通过R方的形式,通过对几类做方差检验得到检验值,根据检验值再来看分几类比较好,这个在聚类分析中就可以完成
在SPSS的回归计算中,你选中变量和自变量,SPSS会自动给出拟合优度R2的~如果是一元回归,在Excel中即可实现：先做散点图,再增加拟合曲线即可,这个过程记得勾选“显示R2和拟合曲线”项~你的数据
F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验
置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于
对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方
方差,表明测量值与拟合得到的公式之间的接近程度,他的值越接近一,表明公式越可靠
正常啊,看你的数据什么样子,如果是无截距,大于1都可能的.你用R2的计算公式手算一下,能找到原因在什么地方.
秩rank,是一种数据排序的方式,可以知道某变量值在该列所有值中的名次.秩是对应数值由大到小的,例如有100个数据都不一样的话,最大的数值对应的秩就是100,最小的就是1.有重复数据时候,会按同名称排
方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相
说明结果很好.R方是代表百分之多少可以解释你的结果,你的是1,就是你所用所有因变量100%可以解释你的依变量.
你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.
analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再
你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的
±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差
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.
Wald是一个卡方值,等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值.Wald用于对B值进行检验.
应该是用方差分析我是初学者以我的经验看和楼上是一样的"多因素方差分析中可以判断是否存在变量之间的交互作用.在analyse——generallinearmodel——univariate"但是注意选择
p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是