1樓：冼擾龍山
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig《一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的乙個總體檢驗，如果sig<,說明至少有乙個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告。
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有乙個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗。
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的乙個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關。
希望對您有用。
用spss已經做出了因子分析，那麼具體的分析結果應該怎麼看呢？
2樓：網友
kmo檢驗統計量在以上，說明變數。
之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於，說明變數之間存在相關性。第二格**為共同性，表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度，根據你的資料，你提取的公因子是兩個，第三個**是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個**是主成分表示式，第五**是因子得分公式。
spss如何對前後測資料進行分析？
3樓：網友
可以分成兩部分分析，一是對比對照組和實驗組資料進行獨立樣本t檢驗，檢驗兩組變數之間是否存在顯著差異；二是對同一組前後兩次的資料進行配對t檢驗分析。兩種方法均可在網頁版spss上操作分析，以及生成智慧型文字分析。
4樓：網友
可以使用單因素方差分析，spss提供了專業化的檢驗策略。其基本流程是先對待檢驗的樣本實施分佈形態檢驗，若待研究的序列滿足正態分佈，而且其因素變數是低測度的定序變數或定類變數，就可以直接使用單因素方差分析。在以spss實施單因素方差分析時，應啟用方差同質性檢驗，如果對於不同水平的分組，滿足因變數方差齊性，則可以直接使用方差分析的檢驗概率。
否則，方差分析的檢驗概率不可用，建議做「兩兩比較」或「非引數檢驗。
5樓：匿名使用者
兩組之間的比較用獨立樣本t檢驗（分析——均值比較——獨立樣本t檢驗），每組的前後測比較用配對樣本t檢驗（分析-均值比較——配對樣本t檢驗）。分析年齡和性別之間每個組的前後測得分是否有差異，可以用卡方檢驗（分析——描述分析——互動列聯分析），在統計值裡選擇卡方值，將得分作為因變數選入，將年齡和性別作為自變數選入，點選確定ok。就可以了。
用spss相關性分析後的結果怎麼看？
6樓：xin寶寶金牛
spss 的相關**每個單元格有三行資料，乙個是pearson相關係數值，它代表了相關係數的大小，乙個是樣本容量，代表你這組資料有多少被試，最後乙個是顯著性檢驗結果，即sig（雙側），它可以用來說明你所得到的相關分析結果有沒有統計學意義。
通常sig《即認為顯著，有統計學意義（有統計學意義或者說顯著的意思是說這種相關性可以分辨出來，不表示相關的大小，就好像用顯微鏡可以看到細胞並不能說明細胞很大），如果不顯著，即便相關係數很大，也不能說明該相關有意義，相關性有可能是抽樣誤差所致，但這個時候你可以考慮增大樣本容量後再分析看看。相關係數值後面的星號也反映了顯著性，乙個*表明水平顯著，**代表水平顯著。
spss（statistical product and service solutions），「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」（solutionsstatistical package for the social sciences），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「統計產品與服務解決方案」，這標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x等版本。
spss是世界上最早採用圖形選單驅動介面的統計軟體，它最突出的特點就是操作介面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統。
一、規範的介面展現出來，使用windows的視窗方式展示各種管理和分析資料方法的功能，對話方塊展示出各種功能選擇項。使用者只要掌握一定的windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。spss採用類似excel**的方式輸入與管理資料，資料介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入資料。
其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。輸出結果十分美觀，儲存時則是專用的spo格式，可以轉存為html格式和文字格式。對於熟悉老版本程式設計執行方式的使用者，spss還特別設計了語法生成視窗，使用者只需在選單中選好各個選項，然後按「貼上」按鈕就可以自動生成標準的spss程式。
極大的方便了中、高階使用者。
7樓：庚晗崔雪冰
9個樣本資料計算出的平均每日**數與相關微博搜尋量的pearson相關係數值版，它的實際顯著性權水平為，小於理論顯著性水平，說明相關係數的值不是由偶然因素造成的，接近於1，說明平均每日**數與相關微博搜尋量之間存在高度的線性正相關。
問卷星可以進行**spss分析嗎，我拿到的資料它們可以幫忙簡單分析下嗎？
8樓：網友
直接在問卷星上使用。spssau是個分析方法的平臺，需要自己分析才可以。內。
操作上是拖拽點一下出來容智慧型分析結果和圖，表等，操作上拖拽點下就好容易。只是有可能涉及專業知識不懂。比如分析方法的選擇，分析方法的原理，分析指標的意義這些，可以使用裡面的文件 包括分析方法選擇文件去了解如何選擇方法，原理和指標意義直接看智慧型文字分析就能理解。
可以計算平均值的資料可以稱為定量資料，比如年齡，身高，體重等；不可以計算平均值，只是計算頻數百分比，這種叫定類資料，也叫分類資料；比如性別，專業等。
定類和定量資料的區分是所有資料分析方法的基礎，比如：
定類和定類資料間用卡方分析。
定類和定量用方差或者t檢驗。
定量和定量用相關或者回歸分析。
單獨的定類資料用頻數分析。
單獨的定量用描述分析。
量表資料可以使用因子分析，聚類分析，信度分析，效度分析等。
9樓：網友
問卷星只是給你做簡單的描述性分析。
spss相關分析結果請教？
10樓：網友
這是乙個兩個變數之間的相關性分析結果。
使用的引數是pearson指數。
pearson correlation是乙個相關係數，它指出了兩個變數之間相關的親密程度和方向。這個數值的絕對值越大越說明兩個變數的關係越親密，它的絕對值為0-1之間。在你的分析結果中，這個數值的絕對值為 ，說明檢驗的兩個變數之間相關親密程度比較強。
如果這個絕對值< 的話，那就是弱相關。
這個相關係數的正負符號說明相關性的方向，如果為正值，你可以說這兩個變數之間是正相關（乙個變數的增高引起另乙個變數的增高），如果為負號，則為負相關（乙個變數的增高引起另乙個變數的降低 ）。
從pearson correlation係數來看，這兩個變數之間存在較強的負相關。
sig. （2-tailed）是乙個相關顯著性係數，它指出上面所說的相關係數是否具有統計學意義。sig.
2-tailed) =說明在（ 100=的幾率上，上面的pearson correlation成立。一般而言，sig. <=的情況下，pearson correlation具有統計學意義。
從你的結果來看：
兩個變數之間為顯著正相關（r = , p = 。
n，是number的縮寫，就是指出你的兩個變數共多少個資料，從你的結果來看，共14個資料參加了運算。
correlation is significant at the level (2-tailed).是指：
在95%的幾率下，相關性是顯著的。實際上，你不看這一行，從上面的sig.值就可以看出來了。
11樓：網友
du，使用通用方法->相關進zhi
行分析，結果格dao式為三線**式，版屬於規範的格權式不用重新整理。
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 使用2個*號表示；p < 使用1個*號表示。
如何解釋spss因子分析的結果
12樓：網友
1．kmo和bartlett的檢驗結果：
首先是kmo的值為0．733，大於閾值0．5，所以說明了變數之間是存在相關性的，符合要求；然後是bartlett球形檢驗的結果。
在這裡只需要看sig．這一項，其值為0．000，所以小於0．05。那麼也就是說，這份資料是可以進行因子分析的。
2．公因子方差：
公因子方差表的意思就是，每乙個變數都可以用公因子表示，而公因子究竟能表達多少呢，其表達的大小就是公因子方差表中的「提取」。
提取」的值越大說明變數可以被公因子表達的越好，一般大於即可以說是可以被表達，但是更好的是要求大於才足以說明變數能被公因子表的很合理。
在本例中可以看到，「提取」的值都是大於的，所以變數可以被表達的很不錯。
3．解釋的總方差和碎石圖：
簡單地說，解釋地總方差就是看因子對於變數解釋的貢獻率（可以理解為究竟需要多少因子才能把變數表達為100％）。
這張表只需要看圖中紅框的一列，表示的就是貢獻率，藍框則代表四個因子就可以將變數表達到了91．151％，說明表達的還是不錯的。
都要表達到90％以上才可以，否則就要調整因子資料。再看碎石圖，也確實就是四個因子之後折線就變得平緩了。
4．旋轉成分矩陣：
這一張表是用來看哪些變數可以包含在哪些因子裡，一列一列地看：第一列，最大的值為0．917和0．772，分別對應的是細顆粒物和可吸入顆粒物。
因此可以把因子歸結為顆粒物。第二列，最大值為0．95對應著二氧化硫，因此可以把因子歸結為硫化物。第三列，最大值為0．962，對應著臭氧。
因此可以把因子歸結為臭氧。第四列，最大值為0．754和0．571，分別對應著二氧化氮和一氧化碳。
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