spss多组数据之间的卡方检验
spss中近似卡方和df的有效值范围？
spss中近似卡方和df的有效值范围？
kmo的取值在0—1之间。考察的是变量之间的偏相关性。取值越接近1，说明变量之间的相关性越高。kmo0.9，说明效果极佳；0.8,效果很好；0.7,效果尚可，0.6则一般，0.5一下就不建议做因子分析了。
Bartlett检验的是变量是否相互独立。当卡方检验的概率（sig）小于0.05时，表明变量之间不是独立的，变量之间存在显著相关。此时可以做因子分析了。加入kmo值太小，或者sig大于0.05，说明因子分析最好不要做了，因为做出来的因子不具有代表性。
spss怎么算卡方检验的理论频数？
行列做小的相乘，你可以都算一下，但是肯定是行最小*列最小的理论频数最小
spss中怎么做卡方检验分析不同自变量数据？
恩，这个需要几步来完成 首先你在多重响应里面做这几个多选题的频次分析，然后记住各个选项的百分比，将这些百分比重新输入到SPSS数据表中，按照交互列联表的格式输入，再进行卡方检验的操作，这样就可以了，是不。^_^
spss如何利用卡方拟合检验来判断是否来自正态总体？
这个要分析之后，得到数据，然后另外建立数据集分析的 我替别人做这类的数据分析蛮多的
spss卡方的线性趋势检验如何做？
卡方检验是用于独立/配对的二组二分类资料比较，独立的多组二分类资料也可以卡方检验。
对于有序的多组多分类资料用秩和检验。
怎样用spss做交叉表相关分析？
卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用的假设检验方法，原假设为 H0：观察频数与期望频数没有差别。如果分析结果P值（统计量取极端情况的概率值）很小，说明观察值与期望值差别较大，应当拒绝原假设。
卡方检验最常用于考察分类变量在两组或多组间的分布是否具备显著性差异。
也可用于检验两种方法的结果是否一致，比如使用两种方法诊断同一批人，结果是否一致。
SPSS的操作为：
第一步：将样本数据录入SPSS，在变量视图中设置好变量的类型；
第二步：分析——描述统计——交叉表，分别把要考察的分类变量和分组的变量放入行和列中。分类变量比如对某种诊断的反映结果（本例中为对问题1的选择结果，1或0）；分组变量比如1、0两个组，本例是考察这两个组在问题1的结果上是否具备显著差异性。
第三步：设置分析条件，点开”精确“按钮，设置置信水平为95%（或者更严格的99%），点击继续；点开”统计量“，选中