spss解释的总方差
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/16 11:19:29
![spss解释的总方差](/uploads/image/f/807155-35-5.jpg?t=spss%E8%A7%A3%E9%87%8A%E7%9A%84%E6%80%BB%E6%96%B9%E5%B7%AE)
方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问:这个我知道,我就是想问方差齐性,t检验结果sig
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
三个变量以上用White检验可以.你网上搜吧.打起来挺费力的.
有涨“TotalVarianceExplained”的表格,第二列、排在前面的是大于1的那列是特征值,后面那列“%ofvariance”是解释方差.总体解释方差就是把你想要的几个主成分的解释方差累加就
用这三列建立一个新列,然后对这个新列的变量在分析里进行描述统计~
小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离
独立样本T检验结果中含两种检验:方差齐性(Levene)检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以
那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.
首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学
这些值实在是太小了,只能用科学计数法表示,如果换成一般的数字,现实的结果都是0.而且这些数值对于你下面的分析一点用处都没有,所以不必为此纠结.
输入数据很简单的啊~ 你打开SPSS及界面,看下左下角有两个标签 data view 和 Value view &nb
你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可
方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子
一般资料看上面的那个,0.020,小于0.05,统计学差异显著.再问:也就是说看sig(双侧)上面那个值就行了?小于0.05为显著?请问第一个sig0.252是什么意思啊,还有假设方差不想等那一行的s
通过T检验可以做出来的.-X是平均值,大S可能是标准差,t是计算出来的t统计量,p是两组之间的差异显著性.做法如下:1.spss数据输入--建立变量,变量1为“科”,变量2为“自信心”,每个变量为一列
一维方差分析:Analyze->CompareMeans->One-WayANOVA单因变量多因素方差分析:Analyze->GeneralLinearModel->Univariate
方差齐性(ANOVA)检验结果显示为不显著的,大于0.05,即通过了方差齐性检验,这与lsd的检验室没关系的
大于70就行了再问:有啥说头么?比如大于85%是啥大于70%是啥感激不尽啊再答:反映原始资料信息的百分70,足够了
五个商店以各自的销售方式卖出新型健身器.连续四天各商店健身器销售量如数据所示.销售量服从正态分布,且方差具有齐性,试考察销售方式对销售量有无显著影响,并对销售量做两两比较.\x05试验号销售方式A1A