spss中如何进行两个浓度之间的显著性差异

到了这步之后,把这个连续性的变量选入,再在右边重新定义分组之后的变量的名字,写好之后,点击中间有个if按钮,在里面设置不同的范围,比如6-7.99,再右边写为1,就是说新变量的6-7.99为新变量的1

听上去有点乱.你确定a和b是两个因素吗?为何要比较a和b的不同水平呢,就像个子矮和体重大这俩根本就是不同纬度的,不适合用来直接比较吧.我推测是你的实验设计或变量设置不清晰,建议你补充说明一下再问：您好

先将x1-x12作为指标名在转置排列,即行为指标名,列为数值.然后打开软件,导入数据,单击分析->数据缩减->因子分析,进入因子分析窗口,选中所有变量加入右边框,点击描述->相关矩阵-,勾选系数,km

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

直接打开,在variableveiw输入变量名称,变量类型,在dataveiw输入数据,加权是在里面有菜单直接可以用的,就像在excel一样,变量可分为称名数据,顺序数据,等距数据,比率数据,可以从是

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来

逐步回归分析\x0d在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预

用典型相关分析即可

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

看你的变量里面包含的问题是不是都是里克特量表式的,如果是的话可以按照下面两种不同的处理方式一般的处理方式,在论文里较常见的是把每个变量包含的问题进行综合相加求和或者求均值,然后用汇总后的两列进行相关当

如果是看读某本书和性别之间是否有关系用关卡方检验

有几千万种假设检验,你要做哪一种?我替别人做这类的数据分析蛮多的

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

分析两个变量之间的相关性的话,必然放在一个表中,执行【Analyze】/【Correlate】/【Bivariate】命令,弹出【Bivariate】对话框,移入变量,ok

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

非参数检验中的游程检验：单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

则选择Data--Orthogonal\x0dDesign--generate,弹出的就是正交设计窗口：\x0dFactorname框：输入A：单击ADD钮：单击Define\x0dvalue钮：分别

不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相

用CTRL键啊哥们,两个因素就可以纳入了