SPSS正交设计的操作

设要做二因素的正交设计,A因素有三个水平,B因素有两个水平。则选择Data-->Orthogonal
Design-->generate,弹出的就是正交设计窗口:

Factor name框:输入A:单击ADD钮:单击Define
value钮:分别在Value列的头三行输入1、2和3,单击continue钮,这样就定义好了变量A。

按类似的方法定义好变量B的2个水平。单击OK,系统就输出一个新定义的数据集,前两个变量就是要分析的A和B,各个水平已经按正交设计的要求排列好了。后面的status_和card_变量是系统产生的LOG变量,可以不管它。现在你再建立一个结果变量,输入实验结果,就可以进行正交设计的分析了。

正交设计的分析用GLM模块进行。具体操作如下:
Analyze->General Linear
Model->Univariate... dependent中选入应变量,fixed
factor中选入自变量。然后进入model钮进行模型设置,这一步非常重要!设置模型为custom,然后选择需要分析的主效应和交互作用。然后确认,就可以得到所需要的结果。数据分析师培训

SPSS正交设计的操作的更多相关文章

  1. SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression)

    SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression) 1.问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价 ...

  2. SPSS常用基础操作(3)——对数据资料进行整理

    在实际工作中,往往需要对取得的数据资料进行整理,使其满足特定的分析需求,下面介绍SPSS在资料整理方面的一些功能. 1.加权个案加权个案是指给不同的个案赋予不同的权重,以改变该个案在分析中的重要性.为 ...

  3. SPSS常用基础操作(2)——连续变量离散化

    首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采 ...

  4. SPSS常用基础操作(1)——变量分组

    有时我们需要对数据资料按照某个规则进行归组,如 在上述资料中,想按照年龄进行分组,30岁以下为组1,30-40岁为组2,40岁以上为组3 有两种方法可以实现: 1.使用计算变量功能 <1> ...

  5. SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM)

    SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM) 谈起临床研究,如何设立一个靠谱的对照,有时候成为整个研究成败的关键.对照设立的一个非常重要的原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他的 ...

  6. SPSS数据分析—相关分析

    相关系数是衡量变量之间相关程度的度量,也是很多分析的中的当中环节,SPSS做相关分析比较简单,主要是区别如何使用这些相关系数,如果不想定量的分析相关性的话,直接观察散点图也可以. 相关系数有一些需要注 ...

  7. 备忘--简单比较SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款数据分析工具

    SPSS.RapidMiner.KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析,只是彼此有各自的侧重点和有劣势.它们都可以逐步的定义数据分析过程,也同样都可以对数据进行ETL处理.笔者从自己 ...

  8. spss如何选择需要的变量?

    spss如何选择需要的变量? 今天一位网友问我,spss如何在许多字段(变量)中选择我需要的字段,而不显示其他的字段呢? 这个问题问的很好,在实际的数据分析或者挖掘的过程中,都需要用这个来找出对商业问 ...

  9. 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

    https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf- ...

随机推荐

  1. Python xlwt模块

    Examples Generating Excel Documents Using Python’s xlwt Here are some simple examples using Python’s ...

  2. Python(四)基础篇之「文件对象&错误处理」

    [笔记]Python(四)基础篇之「文件对象&错误处理」 2016-12-08 ZOE    编程之魅  Python Notes: ★ 如果你是第一次阅读,推荐先浏览:[重要公告]文章更新. ...

  3. PAT甲级题目1-10(C++)

    1001 A+B Format(20分) Calculate a+b and output the sum in standard format -- that is, the digits must ...

  4. ansible 安装 使用 命令 笔记 生成密钥 管控机 被管控机 wget epel源

      ansible 与salt对比 相同 都是为了同时在多台机器上执行相同的命令 都是python开发 不同 agent(saltstack需要安装.ansible不需要) 配置(salt配置麻烦,a ...

  5. PAT甲级——A1081 Rational Sum

    Given N rational numbers in the form numerator/denominator, you are supposed to calculate their sum. ...

  6. 《DSP using MATLAB》Problem 8.11

    代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about ...

  7. 路飞学城-Python爬虫集训-第一章

    自学Python的时候看了不少老男孩的视频,一直欠老男孩一个会员,现在99元爬虫集训果断参与. 非常喜欢Alex和武Sir的课,技术能力超强,当然讲着讲着就开起车来也说明他俩开车的技术也超级强! 以上 ...

  8. 2018-8-10-win10-uwp-手把手教你使用-asp-dotnet-core-做-cs-程序

    title author date CreateTime categories win10 uwp 手把手教你使用 asp dotnet core 做 cs 程序 lindexi 2018-08-10 ...

  9. C/C++操作SQLite

    最近几天在学习sqlite3,颇有点收获,下面介绍一下简单用法:1.先下载sqlite3.h和sqlite3.c(如果不知道怎么下载的话就去www.sqlite.org)如果要编译成lib.则需要用到 ...

  10. 3、mysql读写性能优化方法

    1.当表格特别多的时候,所新建的表格一定注意索引,数据库内部对索引的处理能够很好的优化查询读写性能