【摘要】差異分析1、均值描述—Means過程2、t檢驗3、方差分析均值描述——Means過程定義:Means過程是SPSS計算各種基本描述統(tǒng)計量的過程。Means過程其實就是按照用戶指定條件,對樣本進行分組計算均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差,如按性別計算各組的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。Means過程的計算公式為:?研究問題比
2025-05-07 18:13
【摘要】1-1第九章因子分析1-2因子分析的基本思想為盡可能完整描述一個事物,往往要收集它的許多指標(biāo)(如企業(yè)評價、投資環(huán)境評價)多指標(biāo)產(chǎn)生的問題:?計算處理麻煩?信息重疊從眾多的指標(biāo)中剔除一些指標(biāo)又會造成信息丟失1-3因子分析的基本思想因子分析的基本出發(fā)點?將原始指標(biāo)綜合成較少的指
2025-05-05 18:25
【摘要】SPSS數(shù)據(jù)分析-第8章SPSS的相關(guān)分析和線性回歸分析—《SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用》什么是相關(guān)分析?相關(guān)分析是分析客觀事物之間相關(guān)性的數(shù)量分析方法。許多事物或現(xiàn)象之間總是相互聯(lián)系的,并且可以通過一定的數(shù)量關(guān)系反映出來。?函數(shù)關(guān)系:兩事物之間一對一的關(guān)系。?統(tǒng)計關(guān)系:兩事物之間的多對一和一對多。線性相關(guān)和非線性相
【摘要】常言道:“物以類聚”,對事物分門別類進行研究,有利于我們做出正確的判斷。日常生活中,我們不自覺地用定性方法將人分為“好人”、“壞人”;按熟悉程度分為“朋友”、“熟人”、“陌生人”等等。數(shù)理統(tǒng)計中的數(shù)值分類有兩種問題:?判別分析:已知分類情況,將未知個體歸入正確類別?聚類分析:分類情況未知,對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行分類通過分
2025-05-01 13:51
【摘要】n隨機從三個班級分別抽取5名同學(xué)參加數(shù)學(xué)競賽,得分如下,問這三個班級同學(xué)在“數(shù)學(xué)競賽得分”上有沒有顯著的差異?第五節(jié)SPSS方差分析過程1方差分析基本概念n方差分析:從分解數(shù)據(jù)差異來源入手,檢驗兩個以上總體均數(shù)是否相等或是否具有差異的方法??捎糜趯ふ谊P(guān)鍵性的影響因素,分析影響因素的不同水平及其組合是如何影響觀測變量的。n觀測變量:
2025-04-30 18:16
【摘要】第九章SPSS的線性回歸分析回歸分析概述(一)回歸分析理解(1)“回歸”的含義–galton研究研究父親身高和兒子身高的關(guān)系時的獨特發(fā)現(xiàn).(2)回歸線的獲得方式一:局部平均–回歸曲線上的點給出了相應(yīng)于每一個x(父親)值的y(兒子)平均數(shù)的估計(3)回歸線的獲得方式二:擬和函數(shù)–使數(shù)據(jù)擬和于某條曲線
2025-05-10 18:36
【摘要】利用spss進行一元線性回歸上機指導(dǎo):王莉Case1:降水&緯度Case1數(shù)據(jù)說明:?53個臺站的年降水量、年蒸發(fā)量、緯度和海拔數(shù)據(jù)?在本例中,把降水量P作為因變量,緯度作為自變量Case1目的:?分析降水量和緯度之間的數(shù)量關(guān)系Case1操作要點:?做散點圖,查看兩因素之間是否線性相關(guān)
2025-05-12 20:11
【摘要】第8單元回歸分析SPSS應(yīng)用在數(shù)量分析中,經(jīng)常會看到變量與變量之間存在著一定的聯(lián)系。要了解變量之間如何發(fā)生相互影響的,就需要利用相關(guān)分析和回歸分析。在上一章講述了相關(guān)分析有關(guān)內(nèi)容。本章介紹回歸分析基本概念,回歸分析的主要類型:一元線性回歸分析、多元線性回歸分析、非線性回歸分析、曲線估計、時間序列的曲線估計、含虛擬自變量的回歸分析以及邏輯回
2025-05-13 11:18
【摘要】1統(tǒng)計分析軟件22020/9/15學(xué)習(xí)進步!事事如意!主講教師:楊超E-mail:預(yù)祝大家32020/9/15課程的性質(zhì)與作用本課程是經(jīng)濟管理類數(shù)據(jù)分析與建模的計算機應(yīng)用部分,主要要求在學(xué)習(xí)掌握統(tǒng)計學(xué)基本理論知識的前提下通過學(xué)習(xí)spss統(tǒng)計軟件的基本知識與技能,達到利用spss統(tǒng)計
2025-08-10 17:24