spss卡方R*C确切概率法
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/07 16:43:13
摘要:FISHER确切概率法是双总体的比率假设检验的重要方法,也是数理统计教学的重要内容,但现有的课本对该方法原理的介绍都过于简略,以致学生往往很难理解和掌握该方法.本文针对这一实际情况,对FISHE
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
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
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
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你这里的四个表计算出来之后,建议你采用精确概率的方法.精确概率是没有卡方值的,只提供准确的概率.当P值很小的时候,会显示为0.000.你可以在报告里面写成P
对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方
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
方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.
就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?
不一定,选用这两种方法是和你的交叉表有关的,Fisher是适合理论格子数小于5的情况,和你做卡方检验的结果没关系.而且Fisher是基于超几何分布,不属于卡方检验的范畴,可以算是卡方的补充.再问:那书
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.
下载一个中文的SPSS,里面有程序
选择Graph--Scatter/dot..在新的对话框中选择simplescatter,单击define.将两个变量分别拖到Xaxis和Yaxis.单击OK.图形生成了.双击图形,出来一个新的窗体.
pearsonChi-square横行的value就是卡方值df是它的自由度这些都要报告.Asynp.sig就是显著性水平就是P值括号里的是说单侧还是双侧检验.fisher值是Fishierexact
Fisher'sExactTest后面的Value应该就是卡方值,不过4格表中,这里是空的(有的说法是Fisher'sExactTest没有卡方值,只有p,可能是SPSS而已,其他软件的4格表,Fis
你如果用的是fisher精确概率法不行的要用monte'carlo法我替别人做这类的数据分析蛮多的
这种方法通过计算机模拟随机生成样本,并以此生成的分布来计算概率,所以必须有一个随机种子.默认的情况下,SPSS采用的则是近似分布(Asymploticonly),即用卡方检
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