SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病

用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件.为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中.关于t检验再简单说一下,我们知道一个统计结果需要表达三部分内容,即集中性.变异性.显著性. 集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差.标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平 由于t分布样本均值的抽样分布,那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验,是对均值差异的显著性检验. t检验可以在以下三种分析中使用 1.样本均数与总体均数的差异性分析(单样本t检验) 2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析(配对t检验) 3.

如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

还记得上学那会老师专门敲了黑板,强调方差分析很重要..单因素方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),如果变量多,就是多因素方差分析,还需要考虑到多重共线性, 也就是线性代数里的那些知识了. 现在写paper,基本上要用两种不同的方法做数据分析相互验证.比如用R和SPSS或者SAS,DPS之类. 但不论用什么方法,基本原理都是一样的,结果应该也一样. 首先,做方差分析的三大前提条件: 1.独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 2.正态性

t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

四格表(2*2的列联表): Tmin为最小的频数:N为频数之和. 1 当 Tmin≥5,N≥40时, 用普通卡方检验公式;2 当1≦Tmin≦5, N≥40时, 用校正卡方检验公式;3 Tmin<1或N<40时, 用Fisher精确概率法. 对于行×列表资料检验要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<1或1 工具: R,Excel,SPSS,SAS REF: http://www.baike.com/wiki/%E5%88%97%E8%81%94%E8%A1%A8 http://blog

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

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意的地方: 1.两变量之间存在相关,仅意味着存在关联,并不意味着因果关系.2.相关系数不能进行加减乘除运算,没有单位,不同的相关系数不可比较3.相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响.4.相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义 相关系数的假设检验中H0:相关系数=0,变量间没

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如

临床预测模型也是大家比较感兴趣的,今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章,并且用一个例子给大家过一遍做法. 这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章,文章名在下面 Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predictive model of exclusive breastfeeding at hospital

我觉得 T 检验,应该用在 判断某种仿真条件因素 对碳纳米管的随机性 是否有显著影响 上.所以不是针对<相同仿真条件对不同源的影响>这个表中的数据做 T 检验 如:判断 金属/半导体比率 这个因素 对碳纳米管的随机性 是否有显著影响,那么应该将 0220-0813 的数据和 0222-0809 的数据进行对比,并且用计算差值的方法来做(即下图的方法): 具体的步骤是: 1. 将 0220-0813 的 6 个数据作为第 1 组,0222-0808 的 6 个数据作为第 2 组 2. 按照头两张

最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16

参考:http://emuch.net/html/201102/2841741.html 首先是目的不同.F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异(单边检验)或者两种方法紧密度是否存在差异(双边检验),我记得老师说是用于检验新方法是否可行,相当于系统误差.而T检验是利用统计量t,检验操作是否存在误差,或者不同人(不同实验组)之间是否存在误差.按这种说法,如果为了彻底检验新方法,就得必须先做F检验,再做T检验(不存在系统误差方法才可行).简单的说T检验时检验平均值的,F检验时检验标准方差的.第二

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的

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点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之17.ABP应用层——参数有效性验证 ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 应用程序的输入数据首先应该被检验是否有效.输入的数据能被用户或其他应用程序提交.