这个spss输出spss anova表怎么看看

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-11 18:45 标签： spss回归系数表怎么看
如图：数学建模spss相关性分析的结果的表格数值该怎么看,该怎么表述.
如图：数学建模spss相关性分析的结果的表格数值该怎么看,该怎么表述.
显著性值小于0.01（是0.01 一楼说错了）的会有两个**,表示两个变量极显著相关显著性值小于0.05的会有一个*,表示显著相关.相关性资料请参考 清华大学出版社,SPSS统计分析实例精选.
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与《如图：数学建模spss相关性分析的结果的表格数值该怎么看,该怎么表述.》相关的作业问题
因此,假设条件成为了建模过程中一个影响模型好坏的影响因素,灵敏度分析就是在模型建立后,对假设条件变化,检验模型的优劣性一般来说Lingo做出来的灵敏度分析能够达到一个比较理想的程度,不过还是要根据模型本身来研究,建议你在开始之前先学习一下《数值分析》,对建模的灵敏度分析很有用哈,再根据《数值分析》的方法,对M-C（蒙特
图上是0.002,不是0.02哦亲.还有就是0.002这个值不是r值,r值是表示相关性的值,是0.002上面那个值,是0.587.判断是几个星的应是下面的”显著性（双侧）值“,一般也称为Sig.值或P值.P=0.002
这个结果是错误的,你在操作的过程中一定是有什么错误 再问： 你能不能告诉我详细步骤啊，我就是按照书上教的步骤做的啊。和数据有关么，会不会是数据有问题呢？
产值与RD人员占比无相关(Pearson相关系数为-0.153,P=0.197).
SPSS变量录入：变量1,采样地区,可以根据地区的数量,相应定义1、2、3……A/B两变量直接录入含量数据.四种元素如果可以同时存在的,就对应列4个变量,每个变量以0/1代替无/有.分析：A和B的相关性比较容易,都是连续变量,可直接analyze--correlate--bivariate,选上AB两变量即可采样地区和
9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近于1,说明平均每日转发数与相关微博搜索量之间存在高度的线性正相关.
一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推.只要是显著性
把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数. 再问： 都用秩相关分析吗 再答： 是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数
主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故：1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.
“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起来形成员工缺勤率这个综合变量,然后再和员工满意度进行线性回归,这样就可以看出其中的关系了2、你直接分两次回归就可以了,再
2-tailed表示两侧检验,后面的值表示是否差异显著的水平,这个值低于0.05或者0.01就表示有显著性差异.因为有差异包括可能是大于,也可能是小于的,所以才是用两侧检验,说明无论大于还是小于边,都有差异性显著
显著性（双侧）也即P值为0.028
参考文献《数学模型》姜启源————层次分析发那章 一摸一样
层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题. 说实话,层次分析法就是一种低手的方法,在数学建模中一般不要用,用了说明你找不到好的定量分析的方法. 老师在培训时,你们做做这的练习题就行了.层次分析
spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量.然而回归不同,回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的,也就是说,在回归当中你所看到的相关,是在控制了其他进入
我做了两年数学建模了.论文的问题分析主要是写这个问题你们怎么看待,你们有什么思路,有什么想法,简单概述一下你们用了哪些模型（不能过于详细,因为还有模型建立部分）以及怎么想到这些模型,尽量别在问题分析里面得出结果（这是因为你们分析过程不会得到结果的）.其实你们也可以把摘要扩充开来写,这样也是可以的,但是不是很好.
我是统计专业的,SAS是专业商业软件,但是大多需要编程.多用于大型企业,例如电信、银行等的数据挖掘.但是SPSS多用于社科的,完全黑匣子菜单操作,比较受非专业人士的欢迎.总之,SPSS好上手,SAS功能很强大.
不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的. 再问： 谢谢，我还想问一下，我的样本量是270，数据量算多吗？谢谢！ 再答： 你的数据量已经算是很多的了，分析结果应该是正确的。
你干嘛取那么多的N = =,把相关的合并合并吧,要不你还要自己算,为了个层次分析法还不够麻烦的没有更多推荐了，
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spss 结果输出中卡方等于一个数值的a次方.这个a是什么含义啊.例如：x2 =0.424a
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1.非参数检验中的 卡方检验 的卡方值就是一般数值,后面不带有任何标志.2.列联表分析中 RC表卡方检验 的卡方值 后面带有a.3.列联表分析中 四格表卡方检验 的卡方值 后面带有b.
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不会是脚注标吧？？请确认下边表下边是否有 a+一串说明
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怎么才能让spss生成表格和图表
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这个spss的卡方检验表怎么看？上面的指标都是什么意思，可以得出什么结论？为什么说：各种检验方法显
提问时间： 16:14:16
这个spss的卡方检验表怎么看？上面的指标都是什么意思，可以得出什么结论？为什么说：各种检验方法显
浏览次数：5693
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-1）2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。　　列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。　　卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
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