SPSS如何进行两独立样本方差齐性检验，和总体的正态性相比，方差齐性对结论的影响较大，在进行均数比较时进行方差齐性检验就显得更为重要，那么现在就来教你SPSS如何进行两。
用SPSS做对数正态分布检验，sig值>0.05或<0.05说明什么问题？ （sig值由分析-非参-K-S检验得出的） 当sig大于0.05时就说明数据服从指定的分布（如正态分布），sig越大越能说明数据服从指定的分布（如正态分布）。sig值小于0.05说明数据不服从正态分布。从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率sig值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。如果sig，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果0.01值，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果sig值>；0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。扩展资料在很多应用中，特别是在可靠性和维修性方面，数据可能不符合正态分布。可是，随机变量的对数可能符合正态分布，对此情况称为对数正态分布。如果应用对数正态分布，在对数正态图纸上数据的图形将是一条直线。绘图的过程与其他分布是相同的。其分析的过程包括计算对数值的平均值和标准差，以及对最终结果取反对数。对数正态分布与正态分布很类似，除了它的概率分布向右进行了移动。对数正态分布从短期来看，与正态分布非常接近。但长期来看，对数正态分布向上分布的数值更多一些。更准确地说，对数正态分布中，有更大向上波动的可能，更小向下波动的可能。对数正态分布用于半导体器件的。
spss用独立样本T检验时，假设方差相等的levene检验sig值小于0.05，接下来该怎么办？ 看方差不相等的那一行，sig值小于0.05，这种情况就是方差不齐。在方差齐性检验结果中，若P>；0.10，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。一般取a=0.05，P，即P，可认为差异存在。如果样本量很大，数据近似正态分布，可以直接用t检验中方差不齐的校正结果来做，就是选第二行的t和p值。如果样本比较小，或者方差不齐问题很大，数据严重非正态分布，则要使用非参数检验。扩展资料：方差齐性检验（Homogeneity of variance test）是数理统计学中检查不同样本的总体方差是否相同的一种方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。方差分析中有三条前提假设，其中一条是：不同水平的总体方差相等。因为F检验对方差齐性。
spss如何检验残差是否符合正态分布，？在做回归的时候，残差的分布必须是正态分布，否则就会使得得到的回归方程没有任何实际的意义。在检验残差的分布是否为正态的时候，。
用SPSS做相关分析时，数据不呈正态分布，是不是就不能用pearson分析了？要用spearman分析？ 这个首先要看2113你的变量5261数据是否都属于连续性数据，如4102果都是连1653续性数据，然内后绘制一下变量的容散点图，看看是否是显著的不符合正态分布，如果完全不符合的话 那就只能用其他的来分析，如果只是略微偏态 还是可以用pearson分析如果数据分类等级数据类型，则直接用spearman方法
如果我要进行的是线性回归，检验随机误差u是否异方差，那么异方差的检验与补救方法是否也是你提的那样呢？ 在方差分析过程中进行方差齐性检验即可.操作菜单：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA进入单因素方差分析过程，在Option选项中将Homogeneity of variance test复选框打勾，可以完成方差齐性检验，如果不能通过，则可以认为存在异方差.因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现.如果是回归分析过程中关于残差的检验，因为回归分析要求残差服从均值为0，方差相同的正态分布，因此必须对残差进行异方差性检验.这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中，将Nomal Probability Plot选上），可以大致判断出残差是否异方差性.或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值，然后再对残差序列进行方差齐性检验.至于如果补救措施，可以对原始变量进行转换，或者使用加权最小二乘法WLS.如果Eviews会用，可以考虑用Eviews来做，它的异方差检验更完备，除了残差图之外，它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验，具体参考Eviews的。
请高手指教如何用spss进行异方差检验和补救如果我要进行的是线性回归，检验随机误差u是否异方差，那么异方差的检验与补救方法是否也是你提的那样呢？
如何用SPSS19对一列数据既做正态分布检验又做对数正态分布检验， SPSS的2113K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松5261分布和指数分布四项，不能直接做对数正4102态分布检验，只有在你的原1653始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布。K-S检验的原假设是数据服从指定的分布（如正态分布），因此当sig大于0.05时就说明数据服从指定的分布（如正态分布），sig越大越能说明数据服从指定的分布（如正态分布），sig就是P值。ps：对于未知数据，spss直接全部选上就可以了，他会全部分析，最后需要什么数据 分析结果里都有.
spss共同方法偏差检验 第一个因子多少合理 首先，t检验室不用做事后检验的，因为自变量只有两个水平。其次，我们做t检验通常是用自变量的两个水平，也就是你题目中的男生和。
spss怎么求平均数、标准差、中位数、极差、标准误、变异系数 数据录入后，选择描述性统计分析就能求的上述的值。1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值。
