SPSS两个变量的差异性检验

如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------

2变量分析可以做的有没有相关关系是由数据决定的,不是用统计方法做出来的再问：如果我有很多变量同时分析两两相关关系也是可以的吗？再答：可以的，spss允许的

恋爱与月均生活费相关系数0.05,检验P值>0.05,二者无相关性.

1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之

你双击打开output窗口中的表格可以看到具体的p值我替别人做这类的数据分析蛮多的

不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

内生性检验用自相关分析我经常帮别人做这类的数据分析的再问：能说具体点吗？得出怎样的结果，才算通过检验？使内生性得到控制

有的啊,发过来吧我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

分析下面描述性统计探索正态分布检测检测某一变量变量为数值型.再问：不行啊，可否+qq详谈，如果你真的熟悉的话....再答：其实我说的应该比较明白你这2变量是标识+频数的不符合正态检验条件再问：那我复制

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

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

采用方差分析吧,添加一个变量,分别定义三个水平,然后对应各水平的值为另一个列变量,然后采用单因素方差分析

离散数据：卡方检验或双比率检验联系数据：比较复杂,根据数据是否为正态的,使用不同的检验.正态的：双比率t检验非正态：选择mann-whitney检验或wilcoxon检验或kruskal-wall检验

这个可以通过非参数检验中的卡方检验实现.

你这个是独立样本T检验,主要看independentsamplestest里面的两个数据,一个是方差齐性检验,就是levene'stestforofvariances中的sig值,若是大于0.05,则

要求行变量和列变量都是分类变量,例如考察性别与色盲之间是否存在联系,无疑性别（男性,女性）和色盲（有,无）都是典型的分类变量.

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.

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

首先得告诉你,在这里的两个变量属于定序变量,因为你是通过四个选项和五个选项来调查的,虽然这两个变量在现实中是数字型的,但是你是通过分段来调查的,所以只能算是定序变量.接下来做相关分析,只能选择spea