spss卡方检验同组数据比较
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/15 09:17:59
p值0.55>0.05结果不显著说明没有影响再答:理论频数小于5结果不可靠
1,数据输入方式不当.应设变量1为种类(有8个种类,1,2,...8),变量2为指示剂(有2种检测方法,1,2).正确的数据表应为两变量的组合(如1,1;2,1;3,1,),再加上测定值的三列表格.注
这个地方的确是需要采用卡方检验的,而卡方检验中没有提供方差检验中的两两比较.如果希望知道两两比较的情况,可以通过对对数logit模型,但是这个做起来比较复杂,一般可以通过计算lambda、gamma等
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
analyze--descriptive--crosstabs点进去之后row为实验处理(组别),column为人数点statistic勾选CHI-square,OK数据录入效果图为Variable1
好吧,我来帮您看看 如果P值=0.012,说明拒绝原假设,认为差异显著. 其实,“在3个假设定,方差分析对独
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
百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问: &
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
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
卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig<0.05,说明相关显著
Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910;df指的是自由度;ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007;一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异
秩和检验就行再问:如果就用SPSS12.0软件进行卡方检验应该如何?再答:你是有序的资料卡方不行
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
SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况(例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一
这里面有好多种情况:如果理论次数小于5的格子不超过20%(你的表里是0),而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线
卡方值=7.36,p=0.599>0.05,故接受原假设,可认为年级与消费金额之间是独立的,即相关系数r=0.
参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有
当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验:Analyz