spss描述统计分析结果解读
@贺饱6089：SPSS描述性统计分析得出平均值后怎么解释 -
单阎15836405806…… 直接描述平均值即可
@贺饱6089：怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
单阎15836405806…… 主要看1.方差解释表里的累积方差贡献率,以此确定主成分,一般都是>=85%. 2.主成分载荷矩阵. 你可以参考SPSS教材,里面有结果分析说明
@贺饱6089：请教spss回归分析结果解读 -
单阎15836405806…… 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了. 其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意. 第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
@贺饱6089：spss主成分分析结果怎么看??急求 -
单阎15836405806…… KMO检验用于检查变量间的偏相关性 一般认为该值大于0.9时效果最佳 0.7以上尚可,0.6时效果较差 Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵 P<0.01说明指标间并非独立,取值是有关系的.可以进行因子分析 根据上图 可以看出一共提取...
@贺饱6089：spss数据分析 -
单阎15836405806…… 用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤,但涉及的方面会相对较少.主要集中在以下几个阶段.1.SPSS数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS的要求,利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件.其中包括在数据编辑窗口...
@贺饱6089：spss 一元回归分析结果解读 -
单阎15836405806…… R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
@贺饱6089：如何进行spss软件中描述统计的数据分析呢? -
单阎15836405806…… 方法/步骤 1、首先,打开或者是新建一组数据,这里是打开一组案例分析中的数据进行分析. 2、在浏览窗口中找到需要分析的数据. 3、选择分析,描述统计中的比率,单击打开. 4、弹出一个设置窗口,我们再这里设置比率的分子和分母还有分组变量. 分子和分母分别表示比率变量中的分子和分母变量. 分组变量一般是叙事变量,使用数值代码或者是字符串对分组变量进行编码. 5、这是根据数据中的变量设置的三个分值. 6、下面是对统计量进行设置分析. 打开统计量窗口,里面有四大块,根据数据统计分析自定义设置,设置完成之后确定即可. 7、下面是根据数据分析设置的显示结果,如下图所示:
@贺饱6089：如何用spss进行数据分析 -
单阎15836405806…… 原发布者:herman890111 【本文中采用SPSS18】首先,要把问卷中的答案都输进SPSS中,强烈建议直接在SPSS中输入,不要在EXCEL中输入,再导入SPSS,这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图所...
@贺饱6089：用SPSS作了一个独立样本T检验,可是不会结果分析,哪位高人给看下怎么解释数据分析结果呢?谢谢哈! -
单阎15836405806…… 朋友,该结果(第二张图)分为两大部分:第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两种选着者(即两组)总体方差是否齐,这里的检验结果为F = 0.294,p = 0.588,可见在两组方差是齐的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的统计量t= -1.198,自由度ν=198,p=0.233.最终的统计结论为:按α=0.05水准,不拒绝H0,不能认为两组间的某种值(没看出你是计算啥值)不同,即两组间的某值差异无统计学意义.望多多采纳
@贺饱6089：spss相关分析的结果怎么描述
单阎15836405806…… 连续型变量用Pearson相关,,分类变量Spearman相关 结果解释:第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.
单阎15836405806…… 直接描述平均值即可
@贺饱6089：怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
单阎15836405806…… 主要看1.方差解释表里的累积方差贡献率,以此确定主成分,一般都是>=85%. 2.主成分载荷矩阵. 你可以参考SPSS教材,里面有结果分析说明
@贺饱6089：请教spss回归分析结果解读 -
单阎15836405806…… 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了. 其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意. 第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
@贺饱6089：spss主成分分析结果怎么看??急求 -
单阎15836405806…… KMO检验用于检查变量间的偏相关性 一般认为该值大于0.9时效果最佳 0.7以上尚可,0.6时效果较差 Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵 P<0.01说明指标间并非独立,取值是有关系的.可以进行因子分析 根据上图 可以看出一共提取...
@贺饱6089：spss数据分析 -
单阎15836405806…… 用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤,但涉及的方面会相对较少.主要集中在以下几个阶段.1.SPSS数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS的要求,利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件.其中包括在数据编辑窗口...
@贺饱6089：spss 一元回归分析结果解读 -
单阎15836405806…… R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
@贺饱6089：如何进行spss软件中描述统计的数据分析呢? -
单阎15836405806…… 方法/步骤 1、首先,打开或者是新建一组数据,这里是打开一组案例分析中的数据进行分析. 2、在浏览窗口中找到需要分析的数据. 3、选择分析,描述统计中的比率,单击打开. 4、弹出一个设置窗口,我们再这里设置比率的分子和分母还有分组变量. 分子和分母分别表示比率变量中的分子和分母变量. 分组变量一般是叙事变量,使用数值代码或者是字符串对分组变量进行编码. 5、这是根据数据中的变量设置的三个分值. 6、下面是对统计量进行设置分析. 打开统计量窗口,里面有四大块,根据数据统计分析自定义设置,设置完成之后确定即可. 7、下面是根据数据分析设置的显示结果,如下图所示:
@贺饱6089：如何用spss进行数据分析 -
单阎15836405806…… 原发布者:herman890111 【本文中采用SPSS18】首先,要把问卷中的答案都输进SPSS中,强烈建议直接在SPSS中输入,不要在EXCEL中输入,再导入SPSS,这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图所...
@贺饱6089：用SPSS作了一个独立样本T检验,可是不会结果分析,哪位高人给看下怎么解释数据分析结果呢?谢谢哈! -
单阎15836405806…… 朋友,该结果(第二张图)分为两大部分:第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两种选着者(即两组)总体方差是否齐,这里的检验结果为F = 0.294,p = 0.588,可见在两组方差是齐的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的统计量t= -1.198,自由度ν=198,p=0.233.最终的统计结论为:按α=0.05水准,不拒绝H0,不能认为两组间的某种值(没看出你是计算啥值)不同,即两组间的某值差异无统计学意义.望多多采纳
@贺饱6089：spss相关分析的结果怎么描述
单阎15836405806…… 连续型变量用Pearson相关,,分类变量Spearman相关 结果解释:第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.
