SPSS多组间比较不服从正态性检验

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/27 17:40:49
SPSS多组间比较不服从正态性检验
画实验数据的统计图,比较适合用哪种软件?origin还是SPSS?还是其它的?

理科,特别是化学,一定要用origin,因为发文章基本都是要求用这个作图的.因为历史原因,SPSS大多用在社科类的作图上,比如一些社科调查的后期数据,用SPSS比较多.SPSS的最初名称就是Solut

某个样本在两组间的差异如何比较?用两个样本率的u检验吗?SPSS如何操作?

用卡方分割做.或直接把除了GG基因的二组基因进行合并,然后再用四个表卡方检验做就可以了.

spss&sas我是一个初接触统计软件的人,就是学spss好点还是sas好点,学哪个比较好找工作啊.前途比较好点啊.

spss一般是界面操作,sas一般对于编程熟悉的人用起来比较方便spss对于电脑的要求要比sas低,若对于一般的统计分析如回归分析、方差分析、聚类、主成分等,我觉得spss的界面要清楚些但对于大量的数

SPSS中,怎样通过P-P图分析正态性

SPSS做显著测试正态性检验→统计处理的问题_+可以在我的QQ名称来给你做了一些分析和检查.

尊敬的SPSS王子,如何用spss进行秩和检验的两两比较和卡方检验的两两比较呢?

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

spss 双因素分析存在交互作用,再如何做多重比较啊?

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

用spss分析,实验组和对照组住院天数的比较用哪种检验?

应该是两组独立样本t检验得出来的.

SPSS多元线性回归t值大小比较

这样是不可以横向比较的,因为每个变量的系数的量纲不一样.如果你想比较自变量对因变量的影响程度的话,首先把所有变量消除量纲再进行回归,回归出来的系数的绝对值大小就表示影响程度的大小.怎么消除量纲自己查资

spss重复测量方差分析,为什么做不了两两比较?

这个是要用syntax做的,具体语句我不记得了,不过我记得同一个问题百度知道里面是有人给出了答案的

我做的spss多元线性回归分析中sig比较大 怎么调整数据

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

搜集的数据经spss处理后数据不服从正态分布.

不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务

用SPSS如何实现方差分析中多重比较标记字母?

举一个例子有利于你的理假设有5个组,分别为x1,x2,x3,x4,x5;其平均值分别为:x1=80,x2=100,x3=97,x4=92,x5=95;标准差不管它.首先排序,按照由大到小的顺序排列,因

spss中数据不服从正态分布怎么做相关性分析,有人说数据量大于50可以不考虑是不是服从正态分布(400个数据

相关分析的结果只是提示作用,0.1-0.2的话意义不是很大了.正态性的话还是要看的,可以不考虑你考虑的话也不会错,对吧

请问怎样使用spss多重比较分析并得到字母标记显著性的结果啊?

多重比较分析也是分好几种方法的,我使用较多的是q检验,就是S-N-K检验法,你可以看最后出来了几列,出来的不同的列之间是有显著差异的,如果不同的水平的变量在一列之中就是没有显著差异的.显著性也会有显示

spss

不是spss出问题,是你的数据和你的知识水平出了问题我替别人做这类数据分析蛮多的

单因素重复测量方差分析如何在spss中实现测量结果的多重比较?

重复测量对于被试内的数据是不能进行多重比较的,只能对对被试间变量进行多重比较,但是这个可以通过syntax来做.

如何在SPSS中对涉及的两个变量进行比较大小后进行分类?

转换---计算----左下角有IF就是条件语句,目标变量里随便填,比如C1,条,A>B,变量值=1,A=B变量值=2依此类推

请问我用spss想做相关回归分析,可是变量不服从正态分布,该怎么进行正态性转换?如下组数据:

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

spss中如何比较两个回归方程的拟合精度

这个问题我刚回答你了,你重复问问题了我替别人做这类的数据分析蛮多的

正态性检验 spss P_P图

基本符合的可以做检验normaltest我替别人做这类的数据分析蛮多的