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spss判别分析结果解读,SPSS判别分析实例

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请问spss相关分析结果如何？如果理论频率小于5的细胞比例超过20%，则不能使用asymp.sig的结果，此时应在spss卡方检验中选择exacttest，以exacttest的结果为准(软件也显示asymp.sig的结果) 。

1、用SPSS进行假设检验,得出这个结果说明了什么,具体是怎么看的?Levene的检验是方差齐性检验P>0.05，表示方差齐性或相等 。分析结果在这一行中 ， 假设在培训之前，培训是有效的 。

2、SPSS卡方检验的结果怎么 解读?chisquare表示卡方，所以你的结果的卡方值等于9.910；Df指自由度；Asymp.sig就是我们常说的P值，所以P 0.007一般来说，只要p值小于0.05，就认为结果有显著差异；此外 ， 您还应该注意表格下方的注释:A.0单元格(. 0%)的haveeexpectedcountersthan大于5 。预期计数器的最小值是66.7 。这句话很重要，关系到你的结果是否可靠！

按照这个标准，你的数据中任何网格的理论频率都小于5(最小值为66.7)，所以你的结果是可靠的 。如果理论频率小于5的细胞比例超过20% ， 则不能使用asymp.sig的结果，此时应在spss卡方检验中选择exacttest ， 以exacttest的结果为准(软件也显示asymp.sig的结果) 。

3、SPSS 分析结果怎么看【spss判别分析结果解读,SPSS判别分析实例】这是因子分析的结果 。第一个表可以忽略 。第二个表是提取因子的方差贡献率 。可以看出，当你提取一个主成分时，对总体方差的解释率在90%以上 。这个主因子的解释率很高 。第三个表显示了主成分上每个原始变量的负荷系数 。第四个表是得分系数 。主因子可以根据上表来构造 。

4、SPSS中回归 分析结果解释,不懂怎么看 Conduct 分析关于模型的整体情况:包括模型拟合(R) ， 是否通过f检验等 。前面几个表都是回归的结果分析，主要取决于系数0.516，也就是自变量平均增加1个单位，因变量平均增加0.516个单位 。后一个sig值小于0.05，表明系数与0之间的差异显著 。B ， 看模型系数，再看B后面的SIG，发现公司道德变量不显著；看R2和模型拟合度 ， 可以看出模型拟合效果很差；

逐步回归当处理多个独立变量时，可以使用这种形式的回归 。在这种技术中 ， 自变量的选择是在一个自动化的过程中完成的，包括非人工操作 。这项技能是通过观察统计值来识别重要变量，如Rsquare、tstats和AIC 。逐步回归通过基于指定标准同时添加/删除协变量来拟合模型 。向后消除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最不重要的变量 。

/Image-5/判别分析判别分析主对话框如图11判别分析主对话框(1)在主对话框左侧的矩形框中选择分类变量及其范围，按上面的右箭头按钮之一进行 。此时 ， 矩形框下方的DefineRange按钮高亮显示 。按下此按钮，显示如图12所示的小对话框 ， 用于指定分类变量的数值范围 。

按继续按钮返回主对话框 。(2)指定判别 分析图13展开SelectionVariable对话框的主对话框，在主对话框左侧的变量列表中选择表示观察特性的变量，按下一个箭头按钮 。将所选变量作为参与判别 分析的变量移动到独立变量的矩形框中 。
5、请问 spss相关 分析结果怎么看?可以用spssau来进行分析，结果格式是三行表格格式，不需要重新整理标准格式 。分析结果，输出包括均值和标准差，以及相关系数和p值，前两列是每个变量的平均值和标准差 ， 第三列以两个变量之间的相关系数开始 。数值右上角的星号代表p值，对于相关性分析 ， 一般规范的表格格式是:P的值用*表示，P 。

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