1樓：大大大智
在spss中，可以通過以下幾種方法求一組資料的合理範圍：
1. 描述統計法。
通過統計資料的最小值、最大值、均值、標準差等指標，可以估算出資料的合理範圍。例如資料的均值±乙個標絕拿準差可以作為資料的合理範圍。
計算步驟：1) 開啟spss資料檢視，檢查資料是否輸入完整；
2) 點選「分析 → 描述統計 → 匯**計梁桐量」選單；
3) 將需要統計的變數拖動到「變數」列表框；
4) 勾選「顯示均值和標準差」選項；
5) 點選「確定」按鈕，spss會輸出均值和標準差等統計量；
6) 根據輸出的均值和標準差，計算資料的合理範圍。
2. 盒須圖法。
盒須圖可以清晰顯示一組資料的分佈，通過觀察四分位數及異常值判斷資料的合理範圍。
計算步驟：1) 開啟spss資料檢視，檢查資料是否輸入完整；
2) 點選「圖形 → 盒須圖」選單；
3) 將需要繪製的變數拖動到「類別軸」和「變數」列表框；
4) 選擇「顯示均值」和「顯示不典型值」選項；
5) 點選「確定」按鈕，spss會輸出盒須圖；
6) 通過分析盒須圖的四分位數範圍和不典型值，判斷資料的合理範圍。
3. 正態分佈測試。
如果資料近似正態分佈，可以通過正態分佈檢驗方法估算資料的合理範圍。
計算步驟：1) 開啟spss資料檢視，檢查資料是否輸入完整；
2) 點選「分析 → 非引數檢驗 → 偏態和峰度」選單；
3) 將需要檢驗的變數拖動到「變數」列表框；
4) 選擇「檢驗分佈」為「正態」;
5) 點選「確定」按鈕，spss會輸出偏度和峰度檢驗結果；
6) 如果sig.值大於，說明資料與正態分佈無顯著差異，可據此判斷資料的合理範圍。
綜上，spss提供多種方法判斷資料的分佈特性和合理範圍。通過描述統計指標、繪製盒須圖和正態性檢驗等手段，可以比較準確地解析資料的範圍，為後續的分並渣搭析和建模打好基礎。
2樓：乾淨又盎然丶寵物
spss是統計軟體之一，而在使用spss進行統計學資料分析時，要求資料的合理性和有效性非常重要。求出一組資料的合理範圍需要通過計算整體資料的平均數和標準差等指標，通過這些結果判斷哪些資料是異常資料，從而得出合理範圍。此外，也可以使用spss中的箱線圖等視覺化工具來進行資料篩選，進一步保證資料的準確性和合理性。
總之，通過合理的資料篩選和分析方法，我們可以找到合理仿芹的塌讓資料範圍，進而對團大局資料進行更為準確的分析和解讀。
spss分析兩組資料之間顯著性怎樣操作
3樓：乾萊資訊諮詢
1、首先選擇圓公升檔案型別。
為【spss stalistics】。接著開啟要進行統計分析的資料，然後點選【開啟】。
2、然巧慶後在選單欄中選中【分析-比較均值-配對樣本t檢驗】，開啟配對樣本t檢驗對話方塊。
3、接著對兩個要配對的變數放在變數框中。
4、然後點選【選項】，勾選【置信區間。
百分比】，預設為95%，點選繼續。
5、然後點選【bootstrap】，接著勾選【執行 bootstrap】，樣本數為1000，點選繼續。
6、最後即可看到配對樣本均數值等統計結孝腔握果，如下圖所示就完成了。
兩組資料不足三十人在spss用什麼資料分析方法
4樓：網友
如果兩組資料不足三陵基十人，那麼在spss中可以使用的資料分析方法有：
1. 描述性統計分析：包括平均數、中位數、極差、標準差、變異係數等；
2. 卡方檢驗：用於檢驗兩組資料之間的差異性；
4. t檢驗：用於檢驗兩組資料之間的差異性；
5. 方差分析：用於檢驗多組資料之間的差異性；
6. 線性迴歸：用於分析兩組變數之間的關係；
7. 邏輯迴歸：用於**一組變數的影響另一組變數的結果；
8. 多元迴歸：用於分灶汪猛析多個變數對另乙個變數的影響；隱橋。
9. 決策樹：用於分析一組變數的影響其他變數的結果；
10. 聚類分析：用於將資料分組，比較不同組之間的差異性。
spss分析兩組資料之間顯著性怎樣操作
5樓：網友
獨立樣本t檢驗。
1.在進行獨立樣本t檢驗之前，要先對資料進行正態性檢驗。滿足正態性才能進一步分析，不滿足可以採用資料轉化或非引數秩和檢驗；
2.在選單欄上執行：分析-比較均數-獨立樣本t檢驗；
3.將要比較平均數的變數放到檢驗變數，將分組變數放到分組變數，點選定義組；
4.開啟的對話方塊中，設定組1和組2的值分別是分組類別，然後點選繼續。
spss怎麼求符合某條件的總體的樣本數
6樓：牛牛愛教育
公式為：df=n-k。其中n為樣本數量，k為被限制的條件數或變數個數，或計算某一統計量時用到其它獨立統計量的個數。用於抽樣分佈中。
spss（statisticalproductandservicesolutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（solutionsstatisticalpackageforthesocialsciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加。
spss公司已於2000年正式將英文全稱更改為「凳茄統計產品與服棗羨察務解決方案」，標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘派簡、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱spss，有windows和macosx等版本。
怎樣通過spss對多組資料進行顯著性差異分析，如圖
7樓：南心網心理統計
如果您做的是單因素分析，t檢驗或方差分析就可以了，如果是多因素分析，則需要考慮多因素方差分析模型。
spss菜鳥，想分析兩組資料的相關性，麻煩大神幫忙看一下分析結果...看不太懂
8樓：網友
pearson correlation 表示copyr值也就是皮爾遜相關係數。
r>0 代表兩變數正相關，r<0代表兩變數負相關。
r|大於等於時，可以認為兩變數間高度相關；
r|大於等於小於時，可以認為兩變數中度相關；
r|大於等於小於時，可以認為兩變數低度相關。
小於說明相關程度弱，基本不相關。
9樓：網友
你提供的是不完整抄的迴歸分析結果。
模型彙總中的r方說明你的迴歸公式的擬合度很好，也就是說用這個公式模型來進行**的能力很強。r方在0-1之間，越大說明擬合度越好。
r說明兩個變數之間為很密切的正相關關係，r在-1到1之間，r的絕對值越大說明兩個變數之間的相關性越強。
anova**說明你的迴歸模型很顯著，意思是說你的迴歸模型是受統計學支援的。從sig = 就可以看出來。一般sig如果小於或者等於即可以認為迴歸模型是顯著的，否則就是不顯著的。
但是你的迴歸公式無法從上面的兩個圖推出來。需要更詳細的結果，才能得出迴歸公式。
這兩組資料的相關性，應該用相關性分析，而不是迴歸分析進行。雖然r=可以說明兩組資料之間相關性很強，但上面的兩個表沒有給出它的顯著性。
10樓：網友
你這是迴歸分析。
看下面的方程係數啊。
應該是顯著的呢。
11樓：網友
可以做的，迴歸分析主要就是看回歸係數和方程顯著性。
我經常幫別人做這類的資料分析的。
spss中如何對一組資料進行隨機分組，既把一組資料隨機分成五
資料 選擇個案 隨機個案樣本 樣本 填好你想選的樣本比例 確定就行了 另外建立一個變數，隨機產生1 5的隨機數 怎麼用spss對一組資料進行分組，並把每 設定分組步驟 一 首先確定範圍值，設定範圍編碼，使用 範圍編碼 功能，對原回資料進行分組設定答 確保設定範圍裡沒有遺漏的數值。二 然後設定資料標籤...
EXCEL檢驗報告中一組資料要符合範圍合格，否則不合格
是不是f12 j12這五個數必須都在最小c12到最大d12這個範圍中，如果有一個不在，就不合格，否則就合格，如果是，而且f12 j12中都已經滿是數字，不用考慮空著不輸入的情況，x12中輸入 if count 0 percentrank c12 d12,f12 j12 5,合格 不合格 同時按下ct...
spss用一組資料進行因子分析降維後進行logistic回
是的，spss這樣計算不能算出 要用compute 怎樣應用spss進行多因素logistic 迴歸分析 用spss 做因子分析 提取出來因子 再做logistic迴歸 因子分析你會做嗎？logistic迴歸你會做嗎？兩者你都會做了，再問如何結合兩者的問題 我經常幫別人做這類的資料分析，不懂不建議你...