spss样本t检验结果怎么看?spss信效度怎么分析?

上图的sig=.0000.05说明两组方不齐，有异

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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.

样本T检验

结果解读：三步法

步：拿到两组核心基本统计量，对于数值变量，核心基本统计量就三个，样本量N，均值，标准。然后产生主观意识，发现男生肺活量是3887.16，女生肺活量是2522.57，给人男生肺活量可能比女生高的主观感受

第三步：由第二步推出应看“设方不相等”这一行。

得出的结论为：因为C图中的Sig值小于0.05，故两组之间的肺活量异有统计学意义

变量分三种：数值变量、等级变量、分类变量。

数值变量优先考虑t检验

spss信效度怎么分析?

方法一

内部一致性系数

点击上图中的(可靠性分析)，内部一致性系数和分半信度都是在这里进行计算。

在弹出的窗口里将需要进行计算的变量移动到右边的栏目里，(模型)选择默认的(α)即可，在(统计量)窗口中还可以进行一些其他的设置，这里不进行设置，点击(确定)即可得到计算结果

方法二

分半信度

2.重测信度：

所谓的(重测信度)其实就是前后测量了两次，然后求前侧和后侧两列数据的相关系数。如何用SPSS计算相关系数应该不用我截图了吧?

效度也有好几种，内容效度、结构效度、建构效度、收敛效度等，用SPSS进行计算的一般是(结构效度)，也就是常说的(探索性因素分析)，这里仅演示如何用SPSS进行结构效度的分析。

如图所示，点击(因子分析)，在弹出的窗口中将需要进行因素分析的变量拉到(变量)一栏中，并进行相应的设置，然后点击(确定)即可。具体如何设置右侧的五个栏目涉及到因素分析的理论，如果不明白要去看看书。

以上就是小编为你解答的spss样本t检验结果怎么看?spss信效度怎么分析?这两个问题，希望对你有所帮助。

我用spss进行卡方检验得到的数据我看不懂，谁能帮我分析一下，是否具有相关性，谢啦（零基础）

第二步：“大同小异”，即sig大于0.05则看“设方相等”这一行，反之则看“设方不相等”这一行(Sig=significance，意为“显著性”、显著性指标，后面的值就是统计出的P值，一般大于0.05拒绝原设，否则接受原设，一般都是期望拒绝原设，少数情况希望接受原设，所以sig就是判断的依据。)

如果你只是看相关性，主要就看一下phi系数和相依系数吧，这些指标意思都不多，就是两个变量之间的相关，主要看sig值，sig<0.05可以认为两个变量间具有显著相关，你这里sig=0.137,可见不显著，不显著的意思就是没有充分的理由认定两变量有统计学上的相关（可以理解为实质上的相关）

相较之下，根据P-Value来判断则非常简单，SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value，只需将P-Value和α对比即可。

不过，看一下你的相关系数，大约在0.6——0.75之间，相关系数还是比较高（要注意相关系数和显著性是两码事，首要要关注的是显著性，不显著的话相关系数再高也没用），那么之所以不显著，可能是由于数据的标准误偏高了，表明可能你的数据的样本有点问题，如果你能抽一点更有代表性的被试样本，可能相关系数可以达到显著

求解：SPSS卡方检验的结果（如图）该如何读取？！

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。

用第二个。

期望计数小于五的不超过20%，最小期望计数没有在数据视图中开始输入数据，在列位置下第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。小于1的用pearson卡方

期望计数小于五的超过20%，最小期望计数没有小于1的用连续性修正

最小期望计数有小于1的或者n（样本量）小于40，用fisher或者似然比

你的情况应该是属于第二种，但是你没有连续性修正这一项，你再看看选项是不是漏选了。

最烦那种回答问题就叫人给钱帮做的。好好学习其实这些网上都能查到的。

SPSS 卡方检验

3.可靠性统计量中的Cronbach'sAlpha值就是内部一致性系数

你的数据不适合使用卡方检验。卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等，属于定性数据）时的数据分析，例如要分析性别与色盲之间Association线性相关卡方检验的结果与SAS的Cochran–Armitage趋势检验结果基本一致，可做参考。（色盲一般分为“有”和“无”2个分类，属于定性变量）的关系，就可以使用卡方检验。你的数据一个变量是组别（分为对照组和A租），而另一个变量（你的测定值）基本上可以说是定量数据（定量变量，例如身高、体重等都属于这一类），这种情况首先考虑使用成组t检验。

是否可以解决您的问题？

可以的，统计研究生工作室为你服务

卡方检验和趋势卡方检验的区别？如何在SPSS中作？

1984年SPSS总部首先推出了世界上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、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中卡方检验：Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs

应该报告的内容为：采用了两样本T检验，得到t=28.843，p=0.0000.05

趋势卡方检验，可以参看如下网址。

这样的spss卡方检验结果应该怎样来读？

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在结果中，主要看(解释的总方)和(旋转成分矩阵).

95% Confidence Interval两个样本比较可以分以下3种情况：

3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher’s检验.

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

卡方检验spss步骤

SPSS中有8种非参数检验方法：_Chi-square卡方检验_Binomial二项分布检验_Runs游程检验_1-SampleK-S单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验_2Independentsample两个样本检验_KIndependentsampleK个样本检验_2RelatedIndependentsample两个相关样本检验_KRelatedIndependentsampleK个相关样本检验

卡方检验spss有五个步骤：载入样本数据2、打开卡方检验选项当率是按自然顺序的等级分层时，除了可以用一般卡方检验比较各组率的别外，若要分析率是否随分层变化而变化的趋势，可以用趋势卡方检验。若无单调性趋势，则不需作趋势卡方检验。3、选项设置4、检验产量和期望值设置5、卡方检验结果分析

载入样本数据

打开卡方检验选项

在数据编辑器菜单中找到并点击“分析”，然后依次打开“非参数检验—旧对话框—卡方”。

3、选项设置

首先将统计栏勾选“描述”，接着将缺失值栏勾选“按检验排除个案”，点击“继续”即可。

4、检验变量和期望值设置

首先将我们需要检验的变量移动到“检验变量列表”中，接着期望范围采取默认选项即可。期望值就是添加研究发现的比例，选择“值”，依次输入。

5、卡方检验结果分析

所有设置完成后点击“确定”，SPSS将自动生成卡方验证输出文档，可以看到卡方检验中的实测个案数和期望个案数以及它们的残。

spss似然比检验结果怎么看

For cohort adenocarcinoma = no 7.750 1.238 48.527

1、根据F值判断。

上述是适用于四格表.

SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）。，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。

2、根据Sig.判断。

SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.<α则结果显著，否则不显著，这一方法更方便。

在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，或者根据P-Value。如果根据检验表判断，可分为三步：

步，计算统计量的观测值，例如此处的F值，这一步SPSS会直接输出；

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；

第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

此外在一些情况下，SPSS也会自动以星号（）的数量对是否显著进行标记，例如做相关系数分析时，在0.01级别相关性显著会标注出“”，在0.05级别相关性显著标注“”等等。

请问：SPSS中contrasts趋势检验结果怎么看

以上表格的行数字中的217就是OR值，12.053是其95%置信区间的下限，3906.923为上限。

contrasts趋势检验也称

R2列联表资料线性趋势检验，其目的是说明某一发生率是否随着原因变量不同水平的变化而呈线性趋势。contrasts 趋势检验在等级变量优先考虑非参数检验SPSS中可以实现，在列联表维数R较小的情况下，SPSS的Linear-by-Linear