卡方检验结果怎么解读
@越砌5022：SPSS 卡方检验结果应该怎么理解? -
第咱13295858510…… 如果你能把第二张表的百分比显示出来就更加看得清楚. 结果表明,卡方值23.98,p<0.001,有极显著的统计意义.说明启动金钱与中性,在消费决策上存在极显著的差异.金钱启动组决策1更多一些,中性的决策2多一些
@越砌5022：怎么阅读SPSS卡方检验的结果
第咱13295858510…… 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;此外,你还应该注意表格下面的注解: a. 0 cells (.0%) ...
@越砌5022：急!spss卡方检验结果怎么看 -
第咱13295858510…… 看显著性看P值,也就是sig.值 ,P<0.05就显著. 图上无论看哪个其实结果都是显著的. 具体看哪个,请参考以下,n对应样本量,T对应最小期望计数. 当n≥40且T≥5时直接用卡方检验公式, 当n≥40且1≤T<5时,用连续校正卡方值或者fisher的确切概率. 当n≤40或T<1时用fisher的确切概率 谈深一点来说,四格表理论上一般就应该直接进行校正,或者,直接进行 Fisher 确切概率计算比较好.这一点,已经是国外的共识了. (判断方法来源于网络)
@越砌5022：求SPSS的卡方检验结果分析? -
第咱13295858510…… 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况.反正也不显著,没有差异. 另:做卡方检验前都要先进行加权吗 看你的数据是什么,如果是计数数据,就加权;如果是有一列是否选择这种原始的数据就不用加权.
@越砌5022：有关于卡方检验的结果?谁能帮我分析一下?Chi - Square TestsValue df Asymp.Sig.(2 - sided)Pearson Chi - Square 29.990(a) 5 .000Likelihood Ratio 39.871 5 .... - 作业帮
第咱13295858510…… [答案] 先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量;然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的影响大小.(此...
@越砌5022：spss卡方检验结果解释 -
第咱13295858510…… 按性别分两个大类,按年龄分几个段,chi-square是卡方值,df是自由度,sig是相伴性概率,如果大于0.05(这是你自己设定的显著性水平),接受原假设,否则拒绝.
@越砌5022：spss卡方检验步骤和结果分析 -
第咱13295858510…… 他的分析分析的话就是他的结果,然后对比用他的判断它的可能性就行了.
@越砌5022：spss卡方检验结果分析 -
第咱13295858510…… 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
@越砌5022：spss单向有序列卡方检验结果解读 -
第咱13295858510…… 要看你的研究目的和数据情况了 要研究差异性,就看pearson 研究趋势性,就可以线性相关
@越砌5022：有关于卡方检验的结果?谁能帮我分析一下?Chi - SquareTe?
第咱13295858510…… 先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量;然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的影响大小.(此处因变量应为观点的分布,卡方检验时将性别、年龄及工作同时调入列变量,SPSS会给出三个列联表,根据P值找出适宜的自变量;因为因变量为分类资料,故一般的线性回归是不可以的,而Logistic回归对这类资料就比较适用了,可以找出对因变量贡献最大的自变量).
第咱13295858510…… 如果你能把第二张表的百分比显示出来就更加看得清楚. 结果表明,卡方值23.98,p<0.001,有极显著的统计意义.说明启动金钱与中性,在消费决策上存在极显著的差异.金钱启动组决策1更多一些,中性的决策2多一些
@越砌5022：怎么阅读SPSS卡方检验的结果
第咱13295858510…… 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;此外,你还应该注意表格下面的注解: a. 0 cells (.0%) ...
@越砌5022：急!spss卡方检验结果怎么看 -
第咱13295858510…… 看显著性看P值,也就是sig.值 ,P<0.05就显著. 图上无论看哪个其实结果都是显著的. 具体看哪个,请参考以下,n对应样本量,T对应最小期望计数. 当n≥40且T≥5时直接用卡方检验公式, 当n≥40且1≤T<5时,用连续校正卡方值或者fisher的确切概率. 当n≤40或T<1时用fisher的确切概率 谈深一点来说,四格表理论上一般就应该直接进行校正,或者,直接进行 Fisher 确切概率计算比较好.这一点,已经是国外的共识了. (判断方法来源于网络)
@越砌5022：求SPSS的卡方检验结果分析? -
第咱13295858510…… 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况.反正也不显著,没有差异. 另:做卡方检验前都要先进行加权吗 看你的数据是什么,如果是计数数据,就加权;如果是有一列是否选择这种原始的数据就不用加权.
@越砌5022：有关于卡方检验的结果?谁能帮我分析一下?Chi - Square TestsValue df Asymp.Sig.(2 - sided)Pearson Chi - Square 29.990(a) 5 .000Likelihood Ratio 39.871 5 .... - 作业帮
第咱13295858510…… [答案] 先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量;然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的影响大小.(此...
@越砌5022：spss卡方检验结果解释 -
第咱13295858510…… 按性别分两个大类,按年龄分几个段,chi-square是卡方值,df是自由度,sig是相伴性概率,如果大于0.05(这是你自己设定的显著性水平),接受原假设,否则拒绝.
@越砌5022：spss卡方检验步骤和结果分析 -
第咱13295858510…… 他的分析分析的话就是他的结果,然后对比用他的判断它的可能性就行了.
@越砌5022：spss卡方检验结果分析 -
第咱13295858510…… 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
@越砌5022：spss单向有序列卡方检验结果解读 -
第咱13295858510…… 要看你的研究目的和数据情况了 要研究差异性,就看pearson 研究趋势性,就可以线性相关
@越砌5022：有关于卡方检验的结果?谁能帮我分析一下?Chi - SquareTe?
第咱13295858510…… 先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量;然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的影响大小.(此处因变量应为观点的分布,卡方检验时将性别、年龄及工作同时调入列变量,SPSS会给出三个列联表,根据P值找出适宜的自变量;因为因变量为分类资料,故一般的线性回归是不可以的,而Logistic回归对这类资料就比较适用了,可以找出对因变量贡献最大的自变量).
