SPSS中检验两个组之间参数的显著性差异

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

Z值为负值,说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和.秩和=平均秩×例数,所以判断哪组数据较低,要看平均秩(Rankmean),类似均数(mean),是平均的排序号,但不是真实的值.

meandifferense指两组的均值差,即x1的均数-x2的均数.95%confidenceintervalofthedifference是均数差值的95%置信区间表示为上述均数之差加减t界值乘以

Z值为负值,说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和.再问：能理解为第二组数据低于第一组数据吗？再答：秩和=平均秩×例数，所以判断哪组数据较低，要看平均秩(Rankmean)，类似均数(mean)，是

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问：可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢？这个好像比较少用到t值再答：你指

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

用典型相关分析即可

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一

t检验没有要求两个组的样本数量必须相同,不相同的也是一样的做

SPSS是一个样本KS计算的测试方法是不正确的,你应该使用正态性检验的探索过程.描述性统计分析探索...

SPSS的1样本k-s方法检验的计算不正确,应使用Explore过程进行正态性检验.AnalyzeDescriptiveStatisticsExplore...再问：那spss中，使用Explore过

非参数检验就是在不了解总体的分布情况下的检验方法,这就是区别于t检验的特点.两配对样本t检验：检验一组数据变化前后是否存在差别,此时数据不是独立的,比如说喝减肥茶前后人的体重是否存在明显差别,两组数据

是做整体的单样本K-S检验

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值

首先,要判断您输入输出的数据类型,是连续的还是离散的；连续数据是否是正态的；两样本是否方差齐性等等.根据这个结果,确定选择适合的假设检验,然后就可以在统计>基本统计或统计>方差分析或统计>非参数或统计

不正确,应该输入一起再问：����һ����û̫����

manovaa1b1c1a1b1c2a1b2c1a1b2c2a2b1c1a2b1c2a2b2c1a2b2c2/wsfactors=a(2)b(2)c(2)/print=cellinfo(means)/

不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相

参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有