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  • IBM SPSS Statistics有哪些方差齐性检验的方法

    SPSS方差齐性检验,即检验样本数据的方差是否相同的一种方法。什么情况下需要进行方差齐性检验?在经典的线性回归模型中,方差齐性是进行回归的前提要素之一,因OLS(最小二乘法)回归式要求模型中的随机误差项在解释变量时具有相同的方差。

  • SPSS中应用时间序列预测的步骤(模型与结果解读)

    在《SPSS中应用时间序列预测的步骤(定义时间与序列图)》一文中,我们已经完成了年份变量的创建,并通过绘制GDP的时间序列图,观察到CDP的量具有时间趋势性,可进行时间序列的模型分析。

    标签:时间序列SPSS
  • IBM SPSS Statistics中应用时间序列预测的步骤(定义时间与序列图)

    时间序列,简单来理解,就是统计数值会随着时间的先后顺序而呈现一定趋势的数列。在经济研究中,经常会涉及到时间序列的问题,比如销售数据、GDP数据、人均收入数据等,这些数据会随着时间增长而呈现一定趋势。

    标签:时间序列SPSS
  • IBM SPSS Statistics处理多选题数据的步骤演示

    作为一款操作直观、功能强大的统计分析软件,SPSS不仅广泛使用于学术研究中,更是广泛应用于市场调研行业。而在市场调研的应用中,最常涉及到的是问卷数据的处理。

    标签:SPSS
  • 如何使用IBM SPSS Statistics计算恩格尔系数

    恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数,是表示生活水平高低的一个指标。通过判断恩格尔系数的大小,我们可以知道一个家庭、地区甚至是国家的贫富程度。今天我给大家分享如何使用SPSS计算恩格尔系数。

  • IBM SPSS Statistics如何对数据进行去重操作

    去重操作,也就是将数据的重复值进行删除操作,在数据分析中也是经常遇到,比如同一个人重复填写了同一个调查问卷且前后答案完全一致,或者提交了两次或两次以上等原因造成数据的重复。

    标签:SPSS
  • 如何使用SPSS进行土壤主成分优劣分析

    在许多数据分析案例中,往往有许多种不同变量或因素共同影响最终结果,为了探究多变量或因素对实验结果的影响,我们常常会对数据进行主成分分析,将具有一定相关关系的变量重新组合划分为几组互不相关的新变量,作为影响结果的几种主成分,即新的综合指标来分析结果。本节将会带大家学习如何使用SPSS进行主成分分析。需要注意的是,进行主成分分析要满足两个条件:变量是连续变量或有序分类变量,且变量之间存在线性相关关系。

  • IBM SPSS Statistics如何查找极端值并将其删除

    我们在数据分析之前出现极端值(无效数据)怎么办?比如性别1和2分别代表男和女,却出现了除1、2之外不可能的数字。那么我们如何用SPSS去将极端值筛选出来呢?

    标签:极端值SPSS
  • IBM SPSS Statistics进行多自变量的多元线性回归分析

    SPSS的多元线性回归研究的是多个自变量与单个因变量的回归关系,与一元线性回归方程相比,多元线性回归方程更有实际性意义。因在实际的研究中,一个现象总是由多个因素影响,而很难局限于单因素影响。

    标签:多元线性SPSS
  • IBM SPSS Statistics中绘制百分比堆积条形图步骤

    堆积条形图,是一种同时展示数据总体与细分状况的图表,适合用于描述多项变量组成的数据组。比如,可分析购买A产品的人群性别分布、区域分布等。

    标签:条形图SPSS
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数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
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