1樓：網友
方差分析就行了，統計專業研究生工作室為您服務，需要專業資料分析可以找我。
請問如何用spss做3組計數資料間比較：如***發生與某基因3個型別間關係
2樓：網友
卡方檢驗就行了。
兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況：
1.所有的理論數t≥5並且總樣本量n≥40，用pearson卡方進行檢驗。
2.如果理論數t＜5但t≥1，並且n≥40，用連續性校正的卡方進行檢驗。
3.如果有理論數t＜1或n＜40，則用fisher』s檢驗。
統計專業研究生工作室為您服務。
如何用spss檢驗兩個相關係數之間是否具有顯著性差異
3樓：星願下的期盼
1、用spss輸入相關資料，按照分析→比較均值→單因素的順序進行點選。
2、這個時候回如答果沒問題，就直接在因變數列表和因子中新增物件。
3、下一步開啟選項對話方塊，通過勾選方差質性檢驗來確定。
4、這樣一來等看到圖示的結果以後，即可檢驗兩個相關係數之間是否具有顯著性差異了。
4樓：網友
spss選單沒有這個。
功能，如copy果一定bai要用spss做的話這能寫syntax了。
先把兩個du相關係轉化為z分數zhi= 1/2 * ln( (1+r) / (1-r) )
z=(z1-z2)/sqrt(1/(1000-3)+1/(1000-3))；
其中的分dao子為兩個z分數之差，分母為z1和z2的聯合標準誤差。
計算結果與水平）比較，>無差異，<=有差異。
5樓：網友
在spss進行相關分析復的時候，制annlyze -correlate-bivariate-選擇bai兩個變數-左下角du選擇flag significant correlations-選擇後，輸出結果在 相關係數。
zhi對性顯著的dao的r1 或者r2 就有* 顯示，兩個*為極顯著，乙個*為顯著，其係數下面對應的sig. 相伴概率小於或者水平，即為其顯著水平高低。
spss相關分析的資料怎麼看？
6樓：網友
從資料上可分析：
參加「社會實踐的必要性」和「參加社會實踐的積極性」的相關係數r=，p=或p<，可認為「參加社會實踐的必要性」和「參加社會實踐的積極性」存在正相關。
另：「參加社會實踐的積極性」與「參加社會實踐的必要性」的相關係數與「社會實踐的必要性」和「參加社會實踐的積極性」的相關係數是一樣，兩個變數是對稱的；
參加社會實踐的必要性」與「參加社會實踐的必要性」的相關係數為1；
參加社會實踐的必要性」與「參加社會實踐的積極性」的相關係數為1。
如何spss做百分比實驗結果的差異顯著性分析
7樓：月兒然然
凡是牽扯到"率",也就是百分數的問題 都要對資料進行反正弦平方根轉換，再用spss分析。
如何在spss裡實現多組間兩兩比較（非引數分析）？
8樓：匿名使用者
比較標準的答案：兩獨立樣本的非引數檢驗（wilcoxon m-w u檢驗）+bonferroni檢驗（bonferroni correction）。樓主碰到的是參見的多重檢驗校正問題multiple testing或者稱為post hoc，不管是在方差分析、卡方檢驗還是非引數檢驗都會碰到。
在方差分析中提供了諸如lsd-t、snk-q檢驗之類方法，而在其它情況基本無公認方法（有方法，但不常用）。但有一種通用的校正方法叫bonferroni檢驗，即根據檢驗次數將檢驗水準降低（一般書本放在卡方檢驗這章），當然這是一種過於保守的校正方法，試想，檢驗了k次，alpha就要除以k，得到這樣的陽性結果確實不太容易；當然根據概率的計算，如果k次檢驗完全相互獨立，檢驗水準確實應該除以k。由於非引數檢驗兩兩比較主要採用wilcoxon m-w u檢驗，這時校正再加上bonferroni即可。
引數檢驗時因為lsd-t等檢驗的檢驗效率更高，所以一般不採用它；理論上其實也可以，這時用t檢驗+bonferroni檢驗，只不過檢驗效率較低而已。非參轉換成引數檢驗，不是不可以，只是如果是等級資料肯定轉不過去，如果是引數不服從正態轉成非參再轉成引數，這麼來回倒騰，再考慮lsd-t本身的檢驗效率，這時估計都還不如bonferroni了。順便說句，多重檢驗這塊目前在生物統計學中還是研究熱點，因為在生物統計中經常碰到像基因表達譜、全基因組關聯分析等動輒上萬次、上百萬次的多重檢驗，不校正肯定不行，bonferroni是標準做法但是太狠了，因此又應用了許多諸如fdr、bootstrap一類的方法。
9樓：匿名使用者
我也遇到過這個問題，找了半天，得到的答案是將變數編秩，再用引數檢驗裡的方法兩兩比較~~~
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