spss怎么检验两组数据服从相同的正太分布

可以先做直方图,看大概形状,运行analyze-descripivestatistics-explore就行,可以做直方图和正态性检验,如果不是正态的话可以用analyze-nonparametric

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S（就是有尺子的那个）

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较（与某一个固定值比较）?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

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

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

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

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能（相对于其

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问：我是做两种测定方法，得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性，能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

检验分布上选择蒲松再问：截尾值是什么？ 在数据输入栏 怎么输入数据？再答：那是我随便的数据，你别管啊，你加权下次数，然后把汽车数量拉进去

利用SPSS进行两个总体均值之差的t假设检验步骤：1.在SPSS中先定义变量,如上图中的“组别”、“产后并发症”等,并将变量数据录入,如“产后并发症”变量数据11.52与5.94；2．选择菜单：【An

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

要看数据分布形态了,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：嗯嗯，多谢了，能不能发点spss13的使用说明

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

SPSS将其归入非参数检验中,按以下步骤：Analyze>NonparametricTests>LegacyDialogs（低版本SPSS这一步不存在）>1-SampleK-S.可以同时分析四个分布.

打开Minitab之后,点击Stat>BasicStatistics>NormalityTest,数据分析之后若Pvalue(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布,可以验证一下,希望对你有所帮助

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

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