SPSS中F的意思

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

综合因子得分?SPSS的因子分析过程本身只自带了计算各因子得分的功能Analyze——DataReduction——Factoranalyze放入变量之后,其中有一项scores选项菜单,选上.SPS

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验

正或负相关

我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

**代表显著性P值或者说sig值小于0.01,就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%,也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的.类似的道理,*代表sig值小于0.05,***代表

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

首先你要认识到,一般来说SPSS里头每一行是代表一个调查对象的所有回答.以这种方法去考虑就需要每个题都设置一个变量,按123编制选项.最后通过SPSS的统计功能生成表格后再转到EXCEL中.另外还有一

说明,回归系数无效（不显著）.回归方程未通过检验,不可用.

±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差

不用if,先保存一个备份,用Transform->Recodeintosamevariable...,里面设置新旧值1>0,1->2,2->3,3->5就行了.

改数据就行啊再问：往哪个方向改啊再答：不显著的方向

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

Wald是一个卡方值,等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值.Wald用于对B值进行检验.

F值不知道呢P可以这样描述：矫正模型显著性为XXX,即该模型是显著/不显著的.从因素的显著性水平为XXX,表示拒绝/不拒绝原假设,即α1,α2,α3……中至少有一个不等于0/不拒绝α1,α2,α3……