如何用SPSS进行多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素；随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉。
两组样本不符合正态分布，T检验做不了，怎么做检验？求助。 符号秩和检验就行analyse-nonparametric test-2 independent samples Wald-Wolfowitz游程检验也行 自己选一个非参的就行里面有个 test type就是选项 都有的
SPSS如何进行两独立样本方差齐性检验
两独立样本t检验spss结果怎么看 两独立样本spss结果里，第一个表是描述性统计；第二个表，左边是方差齐性检验；如果F值的Gig大于0，05，方差齐性，看右边t检验的第一行，t值，Sig就是p。如果F值的Gig小于0，05，方差不齐性，看右边t检验的第二行，t值，Sig就是p。扩展资料对应的第一行的p值0，510，第一行t值0，659，独立样本t检测包括两个检验：前一个是方差齐性检验（也就是Levene检验），后一个t检验。方差齐性检验是t检验的前提。所以看结果先看方差齐性检验结果。如自主学习动机这一项，方差齐性检验结果sig，值，也就是p值0，630>；0，05，说明方差齐性（方差相等）。之后的结果全部都要看第一行，也就是假设方差相等这一行。
在SPSS里怎么进行方差齐性检验 SPSS进行方差齐性检验2113的方法：打开5261一份要进行方差齐性检验的数据，然后点击4102【分析-描述统计1653-探索】1、打开探索对话框，然后在因变量列表选择要进行方差齐性检验的变量，在因子列表中选择进行分为两组的变量2、接着打开【统计量】子对话框，然后勾选【描述性】3、然后打开【绘制】子对话框，然后勾选【带检验的正态图】，然后在伸展与级别levene检验中选择【未转换】4、接着打开【选项】子对话框，然后勾选【按列表排除个案】5、点击确定即可看到方差齐性检验，然后就可根据不同数据不同情况来查看两独立样本方差是否齐
单样本t检验中的各数据值解释 t的值 是表示一个参数值，t的大小是否有意义，主要要根据sig的大小来判断。df是自由度，在数据分析中没有实际意义，可以不去考虑。假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0，有可能犯第Ⅰ类错误。正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。扩展资料：原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参7a64e4b893e5b19e31333431373335数方法分析。两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度。
怎么才有数据分析思路？ 分享一些数据分析的技巧～从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)和相关性分…
三个样本之间如何进行T检验 检验方法：获取2113三个样本的总体均数，之后5261得到一个样本均数及该样本标准4102差，之后计算样本来自正态1653或近似正态总体。T检验主要用于样本含量较小（例如n），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。扩展资料T检验注意事项：选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单。
