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spss统计学分析案例分析

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如何使用spss对以下数据执行-2分析操作？spss五种数据分析有哪些方法？5.统计分析 。spssdata分析:1的五种方法，线性模型；点击分析，一般线性模型 ， 单变量 ， 设置因变量，固定因子，点击确定，SPSS统计分析过程包括描述性统计、均数比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化与生存，每一类又分为若干个统计过程，如回归分析线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等 ， 每个过程中允许用户选择不同的方法和参数 。

1、多元统计SPSS回归模型的流行是基于用它来预测和解释测量变量 。但是一般的多元回归不适合解决被解释变量为非度量变量的问题 。判别式分析适用于被解释变量为非度量变量(属性变量)且被解释变量可测(计算均值和方差并应用于统计函数)的情况 。例如，对象的类别 。任务:用SPSS对虹膜数据集分析 。可见这150个样本都是有效的 。无遗漏变量的结果:在0.01的显著性水平上，拒绝了原假设，即认为三组内各长度不同 。

从行列式值可以看出，协方差矩阵不是病态矩阵 。从上图可以看出，在0.05显著性水平上拒绝原假设(协方差相等)时也是显著的，所以采用分组协方差矩阵的形式 。上图反映了判别函数的特征根、解释方差的比例和典型相关系数 。第一个判别函数解释了99.1%的方差，第二个判别函数解释了0.9%的方差 。检验表明，两个判别函数在0.05的显著性水平上是显著的 。

2、关于SPSS方差 分析的某个实例,求解答 。方差分析变异分析的基本思想是根据设计和需要将所有观测值之间的变异分解成两个或两个以上的分量 ， 然后将各部分的变异与随机误差进行比较，判断各部分的变异是否具有统计学显著性 。本例中使用的是完全随机设计的方差分析 。它包括三部分变异:总变异、组间变异(治疗组之间)和组内变异(误差) 。并不是说楼主只有三级变异 。用SPSS进行方差分析时，可以得到总方差、组间方差(组间处理)、组内方差(误差)的SS、MS、df、F、P值 。
【spss统计学分析案例分析】
3、我用统计写论文:多项选择题如何用SPSS进行 分析

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