Process插件沒有檢驗總效應的Bootstrap，可以在用迴歸中的自助抽樣進行檢驗。
T檢驗 t檢驗的價值：需要有固定又客觀的標準用以判斷兩個羣體的數值是否有差異，而不是主觀題斷。 獨立樣本t檢驗的前提條件 sig = 0.000拒絕原假設，所以有差別，又小於0.001，所以顯著 方差分析：可
目錄 一元迴歸分析 迴歸前可以先進行數據預處理 多元迴歸 二次項迴歸 分類變量回歸（自變量爲分類變量） 一元迴歸分析 迴歸前可以先進行數據預處理 數據的標準化不會影響實驗的顯著性 數據中心化 = 原始數據-均值 多
目錄 頻次分析 數據標準化 皮爾森相關係數 內部一致性信度Cronbach α檢驗 組合信度，CR 共同方法偏差CMB 頻次分析 注意結果的導出： excel中排版，再複製到word中 數據標準化 皮爾森相關係數
目錄 一、數據轉換 二、選擇數據 三、數據排序（右鍵） 四、查找缺失值 五、數據計算 六、個案選擇 七、數據合併 一、數據轉換 二、選擇數據 shift+ 鼠標多選 三、數據排序（右鍵） 四、查找缺失值 缺失值填補：刪除、賦值
個案： 每一個個體|記錄 變量： 屬性 誤差：隨機誤差（找不到原因） 系統誤差（有規律） 信度： 同樣方法重複測量同一對象結果一致性 效度： 與真實結果的相似性。 不同點 研究對象不同 信度：答卷者 效度：組卷人 研究
簡介 K-S檢驗是以兩位蘇聯數學家Kolmogorov和Smirnov的名字命名的,它是一個擬合優度檢驗，研究樣本觀察值的分佈和設定的理論分佈是否吻合，通過對兩個分佈差異的分析確定是否有理由認爲樣本的觀察結果來自所假定的理論分佈總
一、界面解釋 常見工具解釋 二、導入數據 選擇你需要的文件名，最好是excel或者spss數據集的格式 三、關聯數據和節點 點擊完成出現數據框後，將對應名稱拉至觀測變量上。 四、爲潛變量、殘差變量命名 注意：新版命名中不能有空格，
注：參考書籍《SPSS其實很簡單》 相依樣本t檢驗，又稱： 配對樣本t檢驗，重複測量t檢驗，匹配樣本t檢驗 相依樣本t檢驗的關鍵在於：兩樣本間在某一方面存在自然聯繫。比如：兩樣本可能包含同一個人在不同時刻進行測量或者兩個有聯繫的
接着上一篇數據處理的內容，我們今天一起來學習【數據合併、分組、標準化】： 1、數據合併（記錄合併） 記錄合併也叫縱向合併，是將具有共同的數據字段、結構，不同的數據表記錄，合併到一個新的數據表中。 現在有兩張表，一張“用戶明細-男
【RedHat-7.7】上初次搭建與配置 IBM SPSS Analytic Server 簡介 SPSS，Statistical Product and Service Solutions，包括一系列軟件，包括： IBM SPSS St
SPSS作爲一款成熟的數據分析工具，其主要特點就是將各種各樣的統計分析方法流程化模塊化。一、SPSS常用多變量分析技術比較彙總表注： 卡方分析：定量兩個定性變量的關聯程度 簡單相關分析：計量兩個計量變量的相關程度 獨立樣本T檢驗：
SPSS數據處理有六個步驟，分別是： 數據導入 數據清洗 數據抽取 數據合併 數據分組 數據標準化 數據處理是根據數據分析的目的，將收集到的數據，用適當的處理方法進行加工、整理，形成適合數據分析的要求樣式，它是數據分析前必
話不多說，上才藝，BGM，BGM，BGMBGM。。。哈哈哈哈 不鬧了，接下來讓我們一起認識一個非常好用的數據分析工具：SPSS 1、SPSS是什麼？ SPSS是廣大統計愛好者和數據分析師最熟悉的名字，它是一款在市場研究、醫學統計
簡介 在總體分佈未知的條件下對樣本來自的兩相關配對總體是否具有顯著差異進行的檢驗，可以判斷兩個相關的樣本是否來自相同分佈的總體 檢驗方法 符號檢驗 符號檢驗是一種利用正、負號的數目對某種假設作出判定的非參數檢驗方法。符號檢驗的
簡介 不需要對總體分佈作任何事先的假設（如正態分佈） 從檢驗內容上說，也不是檢驗總體分佈的某些參數，而是檢驗總體某些有關的性質，所以稱爲非參數檢驗 前面進行的假設檢驗和方差分析，大都是在數據服從正態 分佈或近似地服從正態分佈的條
