SPSS中主体间效应的检验步骤

用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

2应该是沉降过滤,5可能是加入淀粉溶液个人对3的作用比较费解,期待高手出现~难不成是……漂白…⊙﹏⊙b汗

meandifferense指两组的均值差,即x1的均数-x2的均数.95%confidenceintervalofthedifference是均数差值的95%置信区间表示为上述均数之差加减t界值乘以

.实验题目凸透镜成像规律实验报告2.实验目的研究凸透镜成像规律3.实验器材光具座长度相同的两根蜡烛凸透镜玻璃板（光屏）4.实验步骤1、使蜡烛焰、凸透镜(f=10cm)、光屏的中心大致在同一高度.2、把

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

每一栏竖着的下面的显著性为1,指的是归到这一栏里面的组之间的显著性,你这个每一栏只有一组,当然显著性只是1了你这里的结果三组分别分到了三列当中,说明三组之间均存在显著的差异,一组比一组低.

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

以第二个为准,第一种方法是参数检验,而第二种是非参数检验,第一种是在知道总体分布的情况下做的,第二种是在不知道总体分布的情况进行的检验,而且大多数的检验,我们都是不知道总体分布到底是什么才做的K-S检

要编脚本语句!SPSS中交互作用显著时,才能够进行简单效应检验.比如你说的道德性因子在年级和性别上交互作用显著时,你才能以道德性因子为因变量,A年级（1、2、3）和B性别（1、2）作为自变量进行简单效

SPSS中交互作用显著时,才能够进行简单效应检验.比如你说的道德性因子在年级和性别上交互作用显著时,你才能以道德性因子为因变量,A年级（1、2、3）和B性别（1、2）作为自变量进行简单效应检验.其中开

Analyze------------Nonparametrictest,还有问题,可加名里QQ,聊

你这个问卷就不适合做信效度检测的信效度只能是针对李克特量表才有的,换句话说就是计分式量表,比如选项从a到e是表示不同程度的等级计分的,比如从1分到5分,从1分到7分.只有这样的才可以进行信效度分析.

你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值

先在溶液中滴加稀硝酸,再滴加硝酸银溶液,看是否有白色沉淀生成.

这里有一个简单的例子,检验变量在这里是生存时间,分组变量是生存结局（用1或者0编码,表示生存组或死亡组）.定义组通常用不到,它有时可以帮你更方便的分组用的,比如指定某些点作为截断点.

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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