spss方差检验结果分析 spss方差齐性检验怎么看？

spss方差检验结果分析

spss方差齐性检验怎么看？

spss方差齐性检验怎么看？

方差齐性检的无效假设是两个均数方差齐，所以只用看算出来的P值就可以了，只要P值大于检验水准，可认为无效假设成立，即两者方差齐。

spss总方差解释率咋弄？

能解释的方差也就是组间方差。
其百分比是F＝MS组间／MS总体
MS组间＝SS组间／df组间，
MS总体＝SS总体／df总体。
F＝MS组间／MS总体，然后检验F值，以对方差分析的显著性进行检验

SPSS独立样本T检验，方差不齐，不齐的sig又显示均值相同，这怎么解释？两样本到底有没有差异？

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验。方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性，与两样本有无差异无关。是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可。所以，按题目分析，方差不齐，判断两样本是否有差异看不齐时的T检验sig值即可。sig值gt0.05，无差异，sig值lt0.05，有差异。

如何解释spss因子分析的结果？

spss因子分析的结果可以从以下几个方面解释：
1．KMO和Bartlett的检验结果解释；
首先是看KMO的值，确定变量之间是否是存在相关性的，然后是分析Bartlett球形检验的结果。
2．公因子方差解释；
公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。
“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好，一般大于0.5即可以说是可以被表达，但是更好的是要求大于0.7才足以说明变量能被公因子表的很合理。
3．总方差和碎石图的解释；
总方差就是看因子对于变量解释的贡献率。
4．旋转成分矩阵解释。
可以把因子归结为颗粒物。

spss回归分析结论？

R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。