spss

统计产品与服务解决方案软件。SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。操作方式SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。

统计分析软件

好东西。

SPSS是一种统计分析软件，已广泛用于学术研究和实际操作中。SPSS分析可以包括描述性统计分析，回归分析，降维分析等，并且可以用于通过问卷调查或实验获得的数据。组织，分类和分析以获得结果。与之类似的是Eviews，SAS，Amos和其他软件。SPSS的发展历史SPSS公司成立于1975年，并在芝加哥建立SPSS总部。2009年7月28日，IBM宣布将以12亿美元现金收购SPSS（一家统计分析软件提供商）。 SPSS的最新版本现在为25，并将其重命名为IBMSPSSStatistics。到目前为止，SPSS已有40多年的发展历史。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是统计产品和服务解决方案软件，操作简单，无需写代码，只需确定要分析的数据及之间的因变、自变关系，以及需要做单因素、多因素、混合等分析即可。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、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、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。产品特点1、操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2、编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3、功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

SPSS全称是Statistical Product and Service Solutions，是一款专业的统计分析工具，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。目前已经广泛地应用于农业、工业、商业、医学、交通运输、社会学、市场分析、股市行情、旅游业等多个领域与行业。目前比较常用的22版、19版等。如果电脑配置较低，可以选择早期一点的版本比如19版、20版，当然越是新版的SPSS功能肯定越强大、界面更简洁，根据需要选择就好。另外还有网页在线版本SPSS，即spssau，不用下载安装可以替代大部分spss的功能，如果是做普通的论文分析完全足够使用。

SPSS是公认的最优秀的统计分析软件之一， 它是一款在市场研究、医学统计、政府和企业的数据中应用最为广泛的统计分析工具。SPSS是由美国斯坦福大学三位研究生于1968年一起开发的一个统计软件包，SPSS是该软件英文名称的首字母缩写，最初软件全称为“社会科学统计软件包”( Solutions Statistical Package for the Social Sciences)。spss的特点SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

SPSS是统计产品与服务解决方案简称，最初软件全称为“社会科学统计软件包”，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBMSPSSStatistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

可以的用于选择需要计算的相关分析指标，有： Pearson复选框 选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析 Kendall"s tau-b复选框 计算Kendall"s等级相关系数 Spearman复选框 计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关） 【Test of Significance单选框组】 用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，一般选双侧检验。 【Flag significant correlations】 用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，一般选中。此时P<0.05的系数值旁会标记一个星号，P<0.01的则标记两个星号。 【Options钮】 弹出Options对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析： Statistics复选框组 可选的描述统计量。它们是： Means and standard deviations每个变量的均数和标准差 Cross-product deviations and covariances各对变量的交叉积和以及协方差阵 Missing Values单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（Exclude cases pairwise），或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量是否缺失），则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。默认为前者，以充分利用数据。 线性回归分析 线性回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。回归分析的任务就是通过样本数据推算回归方程并检验方程是否成立。SPSS的线性回归分析功能被集中在Statistics菜单的Regression==>liner Linear过程 一、单线性回归的基本操作 调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。直线回归为二元线性回归分析。 2、界面详解 在菜单中选择Regression==>liner，系统弹出线性回归对话框如下：除了大家熟悉的内容以外，里面还出现了一些特色框或按钮。 【Dependent框】 用于选入回归分析的应变量：肺活量。

excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。

双因素方差分析SPSS实现流程有一水稻施肥的盆栽试验，设置了5个处理：A1和A2分别施用两种不同工艺流程的氨水，A3施碳酸氢铵，A4施尿素，A5为对照。每个处理各4盆，随机置于同一试验大棚。水稻稻谷产量见下表。现分析不同施肥处理下，水稻稻谷产量之间是否有显著差异。1.1.3 课程实习任务①按课程设计题目要求设计脚本； 　　②脚本能够完成对水稻数据的单因素方差分析； 　　③编写代码； 　　④脚本分析与调试； 　　⑤撰写实验报告。1.1.4 课程实习目标①巩固并加深对R语言的理解和掌握； 　　②通过课外学习拓展课程知识面； 　　③提高运用R语言解决生活实际问题的能力； 　　④初步掌握开发简单脚本的基本方法； 　　⑤掌握书写程序设计与软件开发的阐述性、总结性文档。2. 程序设计层次及说明展示由于采用代码注释的方法，形式上不太美观，且不容易直接看到结果，造成阅览不变，故笔者采用了将脚本文件分部分执行，截图进行说明的方法，让每部操作清晰明了，结果明显。再在本节末尾附上代码文件以供阅览。2.1 数据录入　　此处是直接进行了程序录入，将数据录入参数shuidaodata中。其中，每行数据对应一个组别。 　　而这里可以也可使用scan函数进行交互键入，又或者将数据保存为csv格式，再用read.csv函数根据途径录入也可以。2.2 转化为数据框　　这里根据每行对应的类型不同分别命名。命名的列量名称为参数name，数据框名为参数shuidao。2.3 数据融化和冗杂数据处理由于水稻数据内容构成比较简单，因素单一，所以不需要再融化数据框操作了，因为在数据框形成时已经完成了融化处理的结果，再进行转化反而繁琐，故不需要使用melt函数。同理，此份水稻数据中不包含冗余成分，故也同样不需要冗杂数据处理。2.4 数据分析　　此处直接使用aov函数进行单因素方差分析，得到结果参数result的F值为11.18，p值小于0.05，且各因子水平的均值之间存在十分显著差异。2.5 初步结论经过单因素方差分析可得知，肥料因素对产量的结果影响十分显著，也因此可以再做一些步骤来确认其真实性，以及深入了解其差异性的特质。2.6 正态性检验2.6.1 Q-Q图　　这里先用lm函数进行线性回归模型拟合，将结果参数mo录入qqPlot函数中，得到下图： 　　可见回归曲线在范围内，故数据符合正态性检验。2.6.2 其他方法检验正态性的方法不唯一，在网上资料查询中，还有如下方法： 1.ks.test函数，但是由于数据中包含重复数值，故前提假设不成立，不便使用。 2.W检验的shapiro.test函数，得出p值大于0.05时数据正态性得到检验。 　　可见水稻数据正态性依旧得到检验。 3. fBasics包里的shapiroTest函数 　　可见水稻数据正态性依旧得到检验。2.7 方差齐性检验　　由于数据满足正态性，故使用bartlett.test函数进行方差齐性检验，得出结果p值远大于显著性水平0.05，因此不能拒绝原假设，认为不同水平下的水稻数据是等方差的。故等方差性得到检验。 　　而当数据不满足正态性时，也可以使用leveneTest函数进行方差齐性检验。2.8 各组均值差异2.8.1 TukeyHSD函数的杜奇检验为更深一步探索每组之间的差异，采用TukeyHSD函数检验，如下： 　　其中修改了par中的绘图参数，以便图形更加简洁清晰，绘图如下： 　　在这里可以清晰的看出，与0坐标线是值信水平，与其相交的部分就是效果不显著的组别，反之则是效果显著的组别。也因此可以得出结论：A1-A5、A2-A4、A3-A5、A4-A5之间有显著的差异。2.8.2 其他方法同样的，在网络搜索中，还有其他的方法可以揭示组别之间的差异，此处我使用的是多重t检验法： 　　在这里可以清晰的看出，p值小于0.05的就是差异较为显著的组别，和上一小节的结论一致。2.9 结论从水稻数据的单因素方差分析结果得知，肥料因素对产量的结果影响十分显著，且结果经检验符合正态性、等方差性，故结果较为可信。 　　最后经过各组均值差异检测后得知，A1-A5、A2-A4、A3-A5、A4-A5四组之间差异较为显著，且由题干可知，A5为对照组，故可知A1、A3、A4三组肥料效果较好。2.10 代码展示#数据录入 　shuidaodata<-c(24,30,28,26, 　　　　　　　27,24,21,26, 　　　　　　　31,28,25,30, 　　　　　　　32,33,33,28, 　　　　　　　21,22,16,21) #转化为数据框 　name<-rep(paste(“A”,1:5,sep=”“),each=4) 　shuidao<-data.frame(name,shuidaodata) #单因素方差分析 　result<-aov(shuidaodata~name,data=shuidao) 　summary(result)#正态性检验 #Q-Q图 　mo<-lm(shuidaodata~name,data=shuidao) 　library(car) 　qqPlot(mo,main=”Q-Qplot图”,las=T) #W检验 　#shapiro.test(shuidaodata) #fBasics包的shapiroTest 　#library(fBasics) 　#shapiroTest(shuidaodata)#方差齐性检验 　bartlett.test(shuidaodata~name,data=shuidao)#各组均值差异 #杜奇检验 　duqi<-TukeyHSD(result) 　par(lwd=2,cex.lab=1.5,cex.axis=1.5,col.axis=”blue”,las=1) 　plot(duqi,mgp=c(3,0.5,0)) #多重t检验法 　#pairwise.t.text(shuidaodata,name)

飞秒检测的步骤为第一步：建立数据文件。 定义变量：序号为Number，假设年份用y表示，零售总额用r表示，居民收入用i表示，全市总人口用p表示，输入数据，例如某市从1978年至1992年社会商品零售总额、居民收入和全市总人口统计数字表，试分析它们之间是否存在线性关系。第二步：进行数据分析。 在数据文件管理窗口中，点击Analyze，展开下拉菜单，再点击Correlate中的Bivariate项，进入Bivariate Correlations对话框，在对话框中，有两项选择项。 （1）Statistics：统计量选择项 在该栏中有两个有关统计量的选择项，只有在主对话框中选择了Pearson相关分析方法时才可以选择这两个选择项，如果选择了这些项，在输出结果中就会得到样本的相应的统计量数值。它们是： Means and standard deviations：均值与标准差； Cross-product deviations and covariances：叉积离差阵和协方差阵。 （2）missing values：缺失值的处理方法选择项，在该栏中有两个关于缺失值的处理方法选择项： Exclude cases pairwise：仅剔除正在参与计算的两个变量值是缺失值的观测量。这样在多元相关分析中或多对两两分析中，有可能相关系数矩阵中的相关系数是根据不同数量的观测量计算出来的，系统默认为此项； Exclude cases listwise：剔除在主对话框中Variables矩形阵中列出的变量带有缺失值的所有观测量。这样计算出来的相关系数矩阵，每个相关系数都是一句相同数量的观测量计算出来的。从表中可以看出，社会零售总额与居民收入之间的相关系数为0.991，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显著的，叉积离差值为42403.443，协方差为3028.817,；社会零售总额与总人口的相关系数为0.850，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度也是显著的，叉积离差值为4141.919，协方差为295.851；居民收入与总人口的相关系数为0.790，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显著的，叉积离差值为3498.399，协方差为249.886。因此可以说，该市从1978年到1992年社会零售总额、居民收入和总人口两两之间有着明显的线性关系。

方法/步骤1、首先用spss21.0打开数据库，简单效应使用的条件范围就是自变量都是类别变量。而且两个自变量的交互作用对因变量影响显著。我们的数据如下图，研究目的为性别与思维方式的交互作用对个体的同伴交往的影响，我们假设男性假如在同伴交往中采用更多的感性思维，女性在同伴交往中采用更多的理性思维，也就是我们所说的互补，那么更容易脱光。那么要检验这样一个假设，首先要证明性别与思维方式的交互作用是显著的，然后进行简单效应检验。2、然后我们新建一个syntax，首先采用unianova对数据进行方差分析。UNIANOVA的syntax语句见下图，大家可以根据自己的数据类型对syntax进行修改，只需要修改几个变量就行了3、运行UNIANOVA,我们可以得到以下的结果，发现两者的交互作用显著，因此我们可以说性别与思维方式的交互作用对同伴交往的影响显著。4、在有交互作用显著的前提下，我们进行简单效应简单。我们只需要在UNIANOVA语句的基础上加上一个语句/EMMEANS=TABLES(性别*思维方式)COMPARE(思维方式)ADJ(SIDAK)，emmeans表示边际均值，TABLES(性别*思维方式)表示图表中的，compare表示在性别的不同水平上比较思维方式的不同水平在同伴交往的差异是否显著。5、接下来运行这个syntax，我们可以得到如下图所示pairwisecomparisions,说明在女性群体中，理性思维的女性其同伴交往的得分显著大于感性思维的女性。但是男性群体感性理性对对同伴交往得分没有影响。只能说部分的验证了我们的假设。

按检验排除个案？？是不是翻译有误？或许是本人孤陋寡闻。。不知道你指的是不是按对排除个案？如果是，下面给出解释供参考：按对排除个案（exclude case pairwise），剔除其一对变量或其中一个变量具有缺失值的个案。按列表排除个案(exclude case listwise)，是指剔除选用变量中带有缺失值的个案。

可用以下两种方法（假定数据在A列A1：A100）：1、使用公式。示例：=(SUM(A1:A100)-LARGE(A1:A100,1)-SMALL(A1:A100,1))/(COUNT(A1:A100)-2)其中：SUM(A1:A100)-LARGE(A1:A100,1)-SMALL(A1:A100,1) 得到去掉最高分和最低分的和值。COUNT(A1:A100)统计有数值的个数。2、使用函数。示例：=TRIMMEAN(A1:A100,2/COUNT(A1:A100))其中：TRIMMEAN是返回数据集内部平均值的函数。语法为：TRIMMEAN(array, percent) 参数Array是需要进行整理并求平均值的数组或数值区域，Percent为计算时所要去掉的数据点的比例，如percent = 0.01，则在 100 个数据点的集合中，就要去掉2个数据点(100×0.01)：去掉1个最大值，去掉1个最小值。

1、首先打开SPSS，在数据编辑器中进行数据录入，第一列填入组别，第二列填入检测结果，并在变量视图中给每一列数据命名。2、其次点击上方工具栏中的“分析”，选择“比较均值”中的“单因素diff。3、最后就可以进行正常使用了。

　　一般采用因子分析和回归分析。试卷分为两部分，一部分做探索性因子分析，一部分做验证性因子分析。然后做回归分析。 一：1.探索性因子分析：因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。　　主成分分析为基础的反覆法　主成分分析的目的与因子分析不同，它不是抽取变量群中的共性因子，而是将变量□1，□2，…,□□进行线性组合,成为互为正交的新变量□1，□2，…,□□，以确保新变量具有最大的方差：　　在求解中,正如因子分析一样,要用到相关系数矩阵或协方差矩阵。其特征值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，对应的标准化特征向量，正是方程中的系数□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，则对应的□1，□2，…，□□分别称作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息无需保留100%,则可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。　　当根据主成分分析，决定保留□个主成分之后，接着求□个特征向量的行平方和，作为共同性□：　　□并将此值代替相关数矩阵对角线之值，形成约相关矩阵。根据约相关系数矩阵，可进一步通过反复求特征值和特征向量方法确定因子数目和因子的系数。　　因子旋转 为了确定因子的实际内容,还须进一步旋转因子，使每一个变量尽量只负荷于一个因子之上。这就是简单的结构准则。常用的旋转有直角旋转法和斜角旋转法。作直角旋转时，各因素仍保持相对独立。在作斜角旋转时，允许因素间存在一定关系。　　Q型因子分析 上述从变量群中提取共性因子的方法，又称R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究个案群的共性因子，则称Q型因子分析和Q型主成分分析。这时只须把调查的□个方案，当作□个变量,其分析方法与R型因子分析完全相同。　　因子分析是社会研究的一种有力工具，但不能肯定地说一项研究中含有几个因子，当研究中选择的变量变化时，因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。2.验证性因子分析探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋转后) 都会影响测度项。在实际研究中，我们往往会假定一个因子之间没有因果关系，所以可能不会影响另外一个因子的测度项。第二，探索性因子分析假定测度项残差之间是相互独立的。实际上，测度项的残差之间可以因为单一方法偏差、子因子等因素而相关。第三，探索性因子分析强制所有的因子为独立的。这虽然是求解因子个数时不得不采用的机宜之计，却与大部分的研究模型不符。最明显的是，自变量与应变量之间是应该相关的，而不是独立的。这些局限性就要求有一种更加灵活的建模方法，使研究者不但可以更细致地描述测度项与因子之间的关系，而且可以对这个关系直接进行测试。而在探索性因子分析中，一个被测试的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理论中的确切的模型。二：回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 具体的问题，需要专业基础做，基本思路是这样的！

方法如下：百度百科上说，正态分布的峰度系数是常数3，均匀分布的峰度系数为常数1、8，以正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度（较扁平的低峰），若bk>3，则称分布具有过度的峰度（较陡峭的尖峰）。按照峰度系数定义，其取值不会低于1，上限不会高于数据的个数。

具体什么问题单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

具体什么问题单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneityofvariance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-comparemeans--one-wayanova，打开单因素方差分析对话框在这个对话框中，将因变量放到dependentlist中，将自变量放到factor中，点击posthoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

不会做就别乱点我经常帮别人做这类的数据分析的

我自己的理解是alpha=0.05的子集里面每一列中包含的数据之间的差异是不明显的,其显著性大于0.05并被标注在最下方.而不同的子集之间的差异是明显的,小于0.05.并且我的图是按照从小到大的顺序进行比较,所以样品的编号被打乱.

是对均数上下限的估值estimate marginal means 是对均数上下限的估值，并对边缘均值的差异进行比较，结果表里有“*”表示差异显著。实际意义是通过探讨边缘均值的差异，进一步确定均数间的差异。一般在做多因素方差分析用到，还可以做进一步的细分比较和其他检验，具体在analyze，general linear model，univariate，的option里可以选择相应内容。

什么意思？

SASS？是SAS吧。SAS系统(Statistics Analysis System)，最早由北卡罗来纳大学(The University of North Carolina)的两位生物统计学的研究生编制，最早祗是一数学统计软体，后於1976年由Jim Goodnight 博士及John Sall博士等人成立SAS公司，并正式推出SAS软体。经过多年的发展，SAS在资料处理和统计分析方面有著广泛的应用，其使用遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、科学研究、政府、教育、心理、社会科学等不同领域。(http://zh.wikipedia.org/wiki/SAS%E7%B3%BB%E7%BB%9F)同样，SPSS原名Statistical Package for the Social Sciences(社会科学统计包），由於用户早已不限於社会科学界，故此在2000年根据缩写SPSS改为Statistical Product and Service Solutions(统计产品与服务解决方案，惟一般仍称SPSS)——不过很多老用户还并不知晓。(http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=SPSS&variant=zh-tw)SPSS和SAS软件在学校应该可以提供使用的，不能教你非法下载，那是侵犯版权的行为。至於教程方面，可参：http://www.fjmu.edu.cn/news/spss/doc3/index.htm

一列数据么 ？

在crosstab的里面

levene"s test中的sig值是F值检验对应的检验值，这个是检测方差是否齐性，而后面那个检测值是T检验的检测值，这个是针对方差齐性和不齐两种情况，得到两个检验值，一般都是同时接受或拒绝原假设。判断步骤：先看F值对应的sig值是否小于0.05，如果大于0.05，则通过第一行的t值对应的sig值来判断数据直接是否存在显著差异；如果小于0.05，则通过第二行的t值对应的sig值来判断数据直接是否存在显著差异。

可以save一下就得到

一般叫卡方检验我替别人做这类的数据分析蛮多的

调节效应。因为SPSS分层回归做出的调节效应是显著的，因此spss的数值差异不显著。SPSS，“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

可以参照：林震岩《多变量分析--SPSS的操作与应用》2007年也可以

1、打开“Clementine12”文件夹，找到里面的“setup.exe”，点击进行安装。 2、返回“SPSS Modeler”文件夹目录，找到“数据挖掘SPSS Clementine 12.0.3”并打开。 3、回到“SPSS Modeler”文件夹目录，打开“SPSSClementine12·0·3多国语言含中文破解版.exe”，不断确认即可安装Clementine 12中文补丁。

spss clementine现在叫spss modeler，官方报价：Personal(Single-user, desktop application for windows. Includes 12 months of technical support.): STARTING AT USD$ 4,530 per useProfessional(Single-user, desktop application for windows available for purchase. Other options available through IBM sales. Includes 12 months of technical support.): STARTING AT USD$ 6,800 per userPremium(Single-user, desktop application for windows available for purchase. Other options available through IBM sales. Includes 12 months of technical support.): STARTING AT USD$ 11,300 per user

对于数据中出现的缺失值、离群值和极值，提供以下方法：1、这些异常值可以全部删除，只留下完整、正常的数据；2、对于缺失值，可以使用已有数据的平均值代替，或者用NULL等符号表示3、对于离群值，要看分析内容。如果分析目的是监测异常为主，则重点考虑此类离群值，可能存在漏税、黑客攻击、赖账等问题。如果分析群体共性问题，则可以删除；4、对于极值，可要考虑其范围；因为极值可能是准确的点，也有可能是异常点；

对于数据中出现的缺失值、离群值和极值，提供以下方法：1、这些异常值可以全部删除，只留下完整、正常的数据；2、对于缺失值，可以使用已有数据的平均值代替，或者用NULL等符号表示3、对于离群值，要看分析内容。如果分析目的是监测异常为主，则重点考虑此类离群值，可能存在漏税、黑客攻击、赖账等问题。如果分析群体共性问题，则可以删除；4、对于极值，可要考虑其范围；因为极值可能是准确的点，也有可能是异常点；

对于数据中出现的缺失值、离群值和极值，提供以下方法：1、这些异常值可以全部删除，只留下完整、正常的数据；2、对于缺失值，可以使用已有数据的平均值代替，或者用NULL等符号表示3、对于离群值，要看分析内容。如果分析目的是监测异常为主，则重点考虑此类离群值，可能存在漏税、黑客攻击、赖账等问题。如果分析群体共性问题，则可以删除；4、对于极值，可要考虑其范围；因为极值可能是准确的点，也有可能是异常点；

两种不同的软件.

变量属性没有定义，输出输入或者两者

装级别高一些的，14里面就有

SELECT 日期，时间，内容 FROM tab你输出是文本格式吧？如果这样的话，你可以强制转换类型，不同SQL方言不一样，给个DB2的CAST(日期 AS CHAR(10)),CAST(TIME AS CHAR(8)),其他的可以考虑conver, tochar等

是spss公司的两个产品（现在产品已经被IBM收购），clementine现在叫spss modeler，更加偏商业运用一些，所以一般企业级的数据挖掘会使用的比较多，平时大家说的spss其实叫spss statistics，更偏向于统计分析一些，所以一般研究机构和学校用的更多一些

对于数据中出现的缺失值、离群值和极值，提供以下方法：1、这些异常值可以全部删除，只留下完整、正常的数据；2、对于缺失值，可以使用已有数据的平均值代替，或者用NULL等符号表示3、对于离群值，要看分析内容。如果分析目的是监测异常为主，则重点考虑此类离群值，可能存在漏税、黑客攻击、赖账等问题。如果分析群体共性问题，则可以删除；4、对于极值，可要考虑其范围；因为极值可能是准确的点，也有可能是异常点；

一、什么是预处理、预分析？ 高质量数据是数据分析的前提和分析结论可靠性的保障。尽管在获取数据源时数据分析师格外谨慎，耗费大量的时间，但数据质量仍然需持续关注。不管是一手还是二手数据源，总是会存在一些质量问题。同时，为了满足数据分析、挖掘的实际需要，对噪声数据如何处理，是丢弃还是补充，或者重新计算新的数据变量，这些不是随意决定的，这就是数据预处理的一个过程，是在数据分析、挖掘开始前对数据源的审核和判断，是数据分析必不可少的一项。本文暂只简单讨论一下缺失值、异常值的处理。 二、如何发现数据质量问题，例如，如何发现缺失值？ 1、 SPSS 是如何做到的？ （1）系统缺失值、空白值 每一个变量均有可能出现系统缺失或者空白，当数据量巨大时我们根本无法用眼睛看出是否有缺失，最明智的做法是把这项任务交给数据分析工具，比如Excel，可通过数据有效性、筛选、查找、计数等功能去实现，如果是SPSS数据源，可以通过描述统计之“频率”项来实现。 上图，五个变量中，家庭人均收入有效样本94，有6个无效样本，在spss数据区域显示为空白值。其他变量均没有缺失，对于这6个缺失值是留是踢需要谨慎。 （2）变量取值分布 这一项不容忽视，一般由于输入错误、数据本身或者其他原因造成。这里分分类变量和数值变量进行检查。 分类变量取值分布检查： 描述统计之“频率”项，可以对变量以及变量取值进行频次统计汇总，因此，此处仍然采用“频率”项。 上图，我们已经确认是否献血样本全部有效，但是不代表这个变量没有其他噪声。通过此变量取值分布的考察，我们可以发现是否献血有4个水平，分别为“0”“1”“No”“Yes”，但实际上，该变量的取值至于两个水平，“No”“Yes”，其余两个取值是错误操作导致的，这是系统缺失值，可以通过重新赋值进行处理。 数值变量取值分布检查： 数值变量取值分布不宜采用“频次”的统计，一般可通过直方图、含有正态检验的直方图来实现。 上图，数值变量的直方图，可以清楚的看到其分布情况。可以初步判断存在异常值。 （3）离群值、极值 在SPSS中可以通过“箱图”直观的看到异常值，探索分析项或者箱图功能可实现。 上图，为spss探索分析结果，还可以设置分组变量。可以直观的发现，家庭人均收入存在极值，编号为66，可以快速查找定位。

你搜索一下百度，好多答案spss clementine也就是Clementine，是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台，于1999年被SPSS公司收购，并对Clementine产品进行重新整合和开发，具有很强大的数据挖掘功能。现在新的spss clementine版本叫IBM SPSS Modeler。而spss软件是一种统计分析软件。

选项里面要勾选才有的

说明样本数不足或分类变量水平过多等导致。1、样本数不足：Fisher精确概率法适用于样本量较小的情况，如果样本量太小，则Fisher结果可能无法计算得出。2、分类变量水平过多：如果分类变量的水平过多，每组中的样本量都很少，那么Fisher结果可能会为空白。3、数据存在缺失值：如果数据中存在缺失值，那么Fisher结果也可能会为空白。

是的，结果是对的

卡方检验试用条件1.随机样本数据； 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验. 2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验. 3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher"s检验. 上述是适用于四格表.R×C表卡方检验应用条件： 1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5； 2.不能有小于1的理论数.若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

Fisher"s Exact Test后面的Value应该就是卡方值，不过4格表中，这里是空的（有的说法是Fisher"s Exact Test没有卡方值，只有p，可能是SPSS而已，其他软件的4格表，Fisher"s Exact Test也有值），只有一个p就够了。

spss进行R×C双向无序表格的fisher确切概率法的具体做法：简单的说，在spss版本中，对话框中有选项【exact】，选择exact，然后在卡方检验输出中就有FIsher精确概率法的输出项。

用ibmspssstatistics计算全距操作如下。1、打开SPSS的界面，在菜单栏中依次找到【分析】--【相关】--【距离】。2、选择进行距离分析的变量。3、写入了变量，接着就要写入个案标注依据。4、然后在测量选项卡中点击测量进行进一步配置，在【区间】--【测量】下拉框中选择皮尔逊相关性，接着在【转换值】--【标准化】下拉框中选择Z得分并勾选【按变量】，设置完了单击继续。5、设定好后单击确定，我们就得到了SPSS的输出结果。6、对输出结果的分析。

描述性分析是对一组或多组数据进行全方位的数据分析，分析范围包括数据的样本量、平均值、最大值、最小值、标准差、方差、极值等，还包括计算数据的标准化值，也就是z得分。 IBM SPSS Statistics是非常专业的数据处理软件，在其中可以轻松实现对数据的描述性分析，大大解放了我们的计算劳动力。 接下来就为大家介绍一下如何简单快速地对数据进行 SPSS描述性分析 。 一、导入数据 图1：导入数据 数据是开始操作的服务对象，从“文件”——“导入数据”中可以打开本地文件夹，数据类型多样，可随意导入。 二、开始分析 1.描述性分析 图2：描述性分析 IBM SPSS Statistics为用户提供了全面的分析方法，包括频率、描述、交叉表、探索等多种分析方法，在“分析”菜单的“描述统计”中，点击“描述”可以进入描述性分析。 2.选择变量 图3：选择变量 在分析窗口内，首先需要设置待分析的变量，这个变量可以是一个，也可以是多个，一般都选择有关联或有比较性的数据组进行分析。 选择左侧框内的变量名称，然后点击中间的转换箭头，就可以将该变量添加到分析窗口中了，反之可以将其从分析窗口中删除。 我们这里选择的是“语文”和“数学”两组成绩做分析。 3.分析范围 图4：设计分析范围 分析范围就是文章开头我们提到的几个项目，这些参数经常被用于比较数据的稳定性、优劣性，这也是描述性分析的意义所在。 点击图3所示窗口中的“选项”，进入图4窗口，根据数据特性和分析目的，勾选需要进行的分析项目，完成后点击“继续”。 4.表格样式 图5：样式设计 由于最后的分析结果是以表格形式呈现出来的，所以我们可以在一定范围内对表格的样式进行设计，包括添加数据行、修改数据列名称等基础设计。 5.分析结果 图6：分析结果 完成所有设置后，点击“确定”，IBM SPSS将会即时开始数据分析，分析结果以表格呈现在工作日志中。 6.另存为变量 图7：另存为变量 在描述性分析中，我们可以选择是否将标准化值另存为变量，如果勾选这一选项，针对数据计算出来的z值将以变量的形式新增到数据列表中，用户可以将其作为变量进行再编辑。 三、小结 这篇文章里为大家整理了什么是描述性分析以及如何在IBM SPSS Statistics中对数据进行描述性分析操作，希望可以对大家有所帮助！ 另外，作为专业性很强的一款数据分析软件， IBM SPSS Statistics 在各个领域的应用性十分广泛，如果您对软件有更多兴趣，欢迎进入IBM SPSS Statistics中文网站查看相关资讯和案例分享。

ibm spss statistics 破解版是世界领先的统计分析与数据挖掘软件，用于解决一系列的业务和研究问题。安装教程1、ibm spss statistics mac破解版建议断网安装！！！2、spss mac 破解版镜像包下载完成后，打开镜像包(镜像包下载地址：http://mac.orsoon.com/Mac/164660.html)，双击SPSS_Statistics_Installer进行安装。3、请输入电脑呢密码允许ibm spss statistics 25 安装帮助程序4、选择简体中文，点击确定允许ibm spss statistics安装5、在ibm spss statistics 25欢迎界面中，点击下一步。6、点击是，然后点击下一步7、阅读IBM SPSS Statistics Mac版的许可协议，选择“我接受许可协议中的全部条款，点击“下一步”。8、选择ibm spss statistics mac安装位置，点击“下一步”。9、检查一下ibm spss statistic 25信息，点击“安装”。10、ibm spss statistics 25 mac版正在安装11、ibm spss statistics mac版安装成功，不要打开软件12、返回镜像包，双击SPSS_Statistics_Installer_Patchshe升级包进行安装，默认安装即可。13、返回镜像包，打开文件ibm spss statistics破解补丁.dmg。14、将左侧的spss statistics破解补丁【lservrc】拖到右侧的【bin】文件夹中，进行替换（bin路径：应用程序-bin-SPSS-Statistics-25-SPSSStatistics右击显示包内容-Contents-bin）15、替换完成后ibm spss statistics 25 mac版就破解成功啦。使用期限6249天！注意：一些用户打开软件可能会提示数据删除提示，请找到应用程序-IBM-SPSS-Statistics-25文件夹，把软件包中的jre文件夹替换掉即可，

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卡方值＝7.36，p=0.599>0.05，故接受原假设，可认为年级与消费金额之间是独立的，即相关系数r=0.

卡方检验你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，还有一个变量3是权重，例数数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，后面是自由度，然后是P值。

df为自由度

1、建立数据文件。对新手而言此步最关键。打开软件，“新数据集”， 假如是一个两列三行的数据，在Excel中原始表可以是两列并立，共3行数字，而此时在SPSS中新数据集建成后则一般为单列6行数字。在变量视图中设置变量为第一步，假如在Excel中是一个两列三行的数据，在Excel中两列题头分别为“不突出子宫”“突出子宫”，在Excel中三行分别为“粘连型”“植入型”“穿透型”，则在SPSS中需设置3个变量，第一变量名称填为“位置”，类型选“字符串”，测量选“名义”； 第二变量名称填为“类型”，类型选“字符串”，测量选“名义”； 第三变量名称填为“数值”，类型选“数值”，测量选“度量”；（图1）在数据视图中开始输入数据，在第一列位置下第1、2行分别输入“不突出”“突出”，第3、4行；5、6行同1、2行；在第二列类型下第1、2行输入“粘连型”，3、4行输入“ 植入型”，5、6行输入“ 穿透型”；在第三列数值下输入各类数据的具体值。至此，数据集建立完毕。2、单击主菜单“数据"-”加权个案“，打开加权个案对话框。从左边源变量选择“数值”作为权变量，将其选入“频率变量：”框中，单击”确定“按钮，执行加权命令。加权后此行数值作为个数出现，如35表示有35例；而不加权则此行数值作为单一数值，如35cm之类。3、单击主菜单中的“分析”-“描述统计”-“交叉表”，打开对话框。将左边源对话框中的“位置”作为行变量调入“行：”下的矩形框；“类型”作为列变量调入“列：”下矩形框。4、单击“交叉表”对话框中的“统计量”选项，选中“卡方”，单击“继续”，返回到“交叉表”对话框。5、单击"单元格"选项，在计数下激活“期望值”，在百分比下激活“行”，单击“继续”，返回到“交叉表”对话框。6、在“交叉表”对话框中，单击"确定"按钮，即可得输出结果。7、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验行，pearson卡方数值即为卡方值（如下的12.705），渐近显著性（sig）值即为P值（如下的0.002），小于0.05时认为不同位置对不同类型的胎盘判断有显著的差别。扩展资料：SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。参考资料：百度百科-spss

卡方检验试用条件 1.随机样本数据； 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验. 2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验. 3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher"s检验. 上述是适用于四格表. R×C表卡方检验应用条件： 1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5； 2.不能有小于1的理论数. 若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现. 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

在SPSS比较两组人性别、年龄数值是否有差别，应用卡方检验。卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。扩展资料卡方检验的样本量要求卡方分布本身是连续型分布，但是在分类资料的统计分析中，显然频数只能以整数形式出现，因此计算出的统计量是非连续的。只有当样本量比较充足时，才可以忽略两者间的差异，否则将可能导致较大的偏差具体而言，一般认为对于卡方检验中的每一个单元格，要求其最小期望频数均大于1，且至少有4/5的单元格期望频数大于5，此时使用卡方分布计算出的概率值才是准确的。如果数据不符合要求，可以采用确切概率法进行概率的计算。

如图输入数据：输入三列变量，第一列命名为变量一，是行所代表的变量，第二列命名为变量二，是列所代表的变量，第三列则是对应某行某列的观察频数。数据录好后，在spss菜单里选择选择：数据——加权个案，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里，如下图：然后确定，这一步是做卡方检验前必经的步骤。接下来进行卡方检验，依次选择：分析——描述统计——交叉表，弹出卡方分析的对话框，然后将变量一、二分别选入行变量和列变量，然后点击“统计量”按钮，选择卡方，如下图：然后OK出结果一般情况结果看person卡方的值，如果你的某个单元格的期望值小于5，结果需要校正，建议看fisher精确检验的结果，双侧sig<0.05就代表差异显著了，差异显著即表明所检验的两个变量相关。以下是数据分析结果：有上表可知，pearson卡方值=0.398>0.05，因此卡方检验的结果不显著，也就是说无充分理由认为变量一和变量二相关

1、首先打开SPSS23.0软件，在文件中找到想要进行处理的数据，如下图所示。2、然后在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，选择非参数检验，打开旧对话框，选择卡方。3、接着在卡方检验对话框中，将左侧的变量移动至右侧想要检验的变量对话框中，如下图所示。4、然后点击选项菜单，此时可以选择卡方检验的统计方法，还可以设置缺失值。5、最后单击确定对SPSS的数据进行查看，在图表中可以看到检验次数和检验统计。

啊实打实的事实上是飒飒大撒

卡方检验试用条件1.随机样本数据；2.卡方检验的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况：1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验.2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher"s检验.上述是适用于四格表.R×C表卡方检验应用条件：1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；2.不能有小于1的理论数.若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.

1、卡方检验是针对两个定性变量之间的关系；2、首先用交叉表进行下分析；3、在SPSS中进行卡方检验，在分析数据之前根据实际需要进行【加权个案】处理；4、接着进行考察顾问1和顾问2的一致性，Kappa专门来考察一致性，p=0.001<0.05否定H0:两者之间没有联系，值为0.429关联性较弱；5进行配对卡方检验，p=0.046<0.05拒绝（H0：两个专家评价相同）；6、分层卡方检验，做交叉表，检验完成。

用交叉分析Crosstabs，那个里面带着卡方检验

1、首先打开SPSS23.0软件，在文件中找到想要进行处理的数据，如下图所示。2、然后在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，选择非参数检验，打开旧对话框，选择卡方。3、接着在卡方检验对话框中，将左侧的变量移动至右侧想要检验的变量对话框中，如下图所示。4、然后点击选项菜单，此时可以选择卡方检验的统计方法，还可以设置缺失值。5、最后单击确定对SPSS的数据进行查看，在图表中可以看到检验次数和检验统计。

SPSS中变异系数计算公式如下：CV＝σ/μ其中CV表示变异系数，σ表示数据的标准差，μ表示数据的均值。变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

s M 检测sig小于0.05 说明很复杂。。

1.事后分析事后分析（post-hoc analysis）则显示，一部份认知表现良好的受试者在立即及语言延宕回忆、学习能力与复制复杂图形这些方面的显 …2.因果分析这个因果分析(post-hoc analysis)的发现可能是1p/19q缺失的OD和没有1p/19q缺失的OD必须有不同治疗的第一个证据。这结果显示3.析因分析析因分析（Post-hoc analysis）提示，氯吡格雷单药治疗与单用阿司匹林相比，随着ESRS判断复发风险评分的增加，显示出获益也有 …

不同的方差分析里有相应的post hoc按钮比如你在ANOVA，右边就有一个post hoc按钮，点击进入就可以选择post hoc的不同算法。记住3个水平或以上才有post hoc比较

不同的方差分析里有相应的posthoc按钮比如你在anova，右边就有一个posthoc按钮，点击进入就可以选择posthoc的不同算法。记住3个水平或以上才有posthoc比较

可能你对contrast的意义理解错了，在onewayanova中的contrast是对数据进行趋势成分分析，意义是考虑将组间偏差平方和分解为线性、二次、三次或更高次的趋势成分。举个例子吧，如果是比较三个不同民族的经济收入是否有差异如果你选用contrast的一次的话，就是看三个不同民族经济收入均值是否具有线性趋势，这有点类似于回归。而在posthoc中，是对三者的均值两两比较，看是哪一组或几组是具有差异的。而在univariate中，contrast的比较分为deviationsimpledifferencehelmert epeated等等不同的比较方式，可以进行均值比较，方差比较，也可以进行多项式比较。posthoc对组间均值比较方法更为多样，可以选择两两比较，也可以选择比较后分组，具体要看你的用途了。

spss阳性检验中用f检验或者t检验得到的概率值

这两个数据调整过的拟合度为0.361，太低了，没显著的线性关系

你要看你的spss版本是什么，如果是spss13，那肯定不行

a 只是起到一个脚注标注的作用因为你在回归时 采用的是enter法，将所有的变量无论是否有显著影响，都强制归入回归分析中，这个就是a的那句话解释

回归分析的结果 看你需要用哪些 如果需要构建回归方程 或者看哪些因素对因变量的影响大或明显 ，就看B的值以及 sig检验是否小于0.05就可以了如果要看自变量的风险率，就需要看 exp（B），这个的意思就是说随着该自变量的增加或者减少，风险比率相应的增加或者减少的倍数

就应该扫进垃圾堆或献给文物馆啦。