spss关于计数统计的一个很小的问题求大神

可以的，在spss菜单栏选转换——重新编码为不同变量，然后会出现一个对话框如下：把总分选入空白框，然后在输出变量名称那里命名，可以叫总分分类，然后点击旧值和新值按钮，会弹出另一个对话框如下：点击“范围”单选框，你可以输入某个固定区间，比如80-90，在新值那里输入2，因为这是第2类，然后点...

spss回归分析中，如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。p=0.05=α=0.05 此时接受H0 表明参数相等或者无显著性差异或者不显著。p值若与选定显著性水平（0.05或0....

SPSS回归分析中拟合优度R2=0.068很小是因为拟合的方法不适合导致的，直接更换另一种方法进行解决。其中的具体步骤如下：1、打开相关窗口，在Graphs那里选择Scatter/Dot。2、这个时候来到新的界面，如果没问题就点击图示按钮。3、下一步进入Properties页面，需要根据实际情况确定拟合项。4、这样一来等得到对...

2、各个自变量之间存在共线性问题，冲销了对因变量的影响，建议看单个自变量的T值，把不显著的剔除。然后，逐步回归，看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低。3、只看R²不行，还要看adjR²

图和显著性检验之间如果出现矛盾，应该是优先考虑显著性检验，因为显著性检验的结果代表了有统计学意义的结果，图形只是一种描述性的分析，除非呈现出明显的非正态性，否则单凭人眼很难识别，微弱的偏态化、峰度变化或者尾部的厚度变化是难以直接看出的。所以此时相信显著性检验就好 ...

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量，或者从旋转载荷矩阵表上来看，那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5，就是解释方差很小的变量，应该剔除，这样就可以提高KMO值了。

用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释...

1.您首先要通过受访者的基本信息对受访者分类，比如家庭收入情况，年龄，家庭的已有住房。你问卷里都没有分类，当然无法比较压力的不同啦 2.您的问卷里有些问项让人感觉有些难回答。比如第4题，很少会有人一毕业就买房子的，所以你应该规定一个时间，比如毕业后3年内购买住房的可能性。3.您所说...

回到你的问题。spss进行相关分析，一般如果没有特别设定，是假设总体相关为0的。而现在得出的r值没有星号,且P值大于0.05，亦即是所谓的「不显著」，因此，我们难以有信心否定「总体相关为0」的假设。因为从统计理论上说，「总体相关为0」也有可能抽出现时的样本(机会率就是p值)。简单一句话，就是...

您分析的原始数据应该是等级资料或者分布类型未知的资料，所以用了Spearman's秩相关，得出的Spearman's秩相关系数为0.589，民主指数和政府卫生支出占政府总支出的百分比，这两个变量间是正相关。当然和其它统计方法一下，还要做假设检验才能得出二者间是否真的存在正线性关系。Spearman's秩相关系数r介于-1和...