调查问卷怎么算显著性

调查问卷怎么算显著性

问:t检验如何确定显著性值
  1. 答:用t分布理论来推论知虚差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意:t检验的前提:
    1、来自正态分布总体; 
    2、随机样本 ;
    3、均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性。
    理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一灶猛胡些学者声称甚至更小的样隐拦本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
    方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
    扩展资料:
    区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率拒绝了该假设有关。
    一些学者认为如果差异具有特定的方向性,只要考虑单侧概率分布,将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
    参考资料来源:
  2. 答:用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意:t检验的前提:
    1、来自正态分布总体;
    2、随机样本;
    3、均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性。
    理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
    方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
    实用场景
    1、单样本检验:检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内答冲迅。
    2、双样本检验:其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说,只有两个总体的方差是相等的情况下,才称为学生t检验;否则,有清此时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配判宽对”或“独立样本”t检验,我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。
    3、检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说,我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的,我们可以推定多数病人接受治疗后,肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。
    4、检验一条回归线的斜率是否显著不为零
  3. 答:t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联。
    但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊。顾客本身对酒店,既评期望分,侍滚又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚。而且兆斗22个题最老猜余好合并一下维度,否则变量太多。第2、3问任意找本spss教程那上头都有。
  4. 答:显著性检验的一般步骤或格式,如下:
    1、提出假设
    H0:裂锋桥______
    H1:______
    同时,与备择假设相应,指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。
    2、构造检验统计量,收集样本数据,计算检验肆猛统计量的样本观察值。
    3、根据所提出的显著水平 ,确定临界值和拒绝域。
    4、作出检验决策。
    把检验统计量的样本观察值和临界值比较,或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较;最后按检验规则作出检验决策。当样本值落入拒绝域时,表述成:“拒绝原假设”,“显著表明真实的差异存在”;当样本值落入接受域时,表述成:“没有充足的基雀理由拒绝原假设”,“没有充足的理由表明真实的差异存在”。另外,在表述结论之后应当注明所用的显著水平。
问:怎样用SPSS17.0处理调查问卷数据,再进行统计分析与显著性分析???
  1. 答:你先确定你做这个问卷分析的目的 是想得出哪些结论
    之后 再结合你的问卷数据看 需要哪些分析能够支撑你的结论,比如圆消你要比较性别在某个变量上是否有差异,则用均值t检验或者卡方局衡,如果你要研究几个自变量对因桐腔做变量的影响,那就用回归
    logistic回归要求因变量必须是二分类或者是多分类变量。
    之后就是确定好自变量 然后选择对话框 分别把变量移入相应对话框即可
问:如何把问卷里的显著性改成不显著
  1. 答::联想电脑
    系统:win8
    软件:spss2.14
    1、返亩乱首先打开spss数据分析软件,复制需要进行分析的数据。
    2、接着将数据粘贴至spss软件中。
    3、点击界面上方的“分析”,然后选择“一般漏档性模型”选项。
    4、选择“单变量”分析。
    5、选中数据,然耐扰后点击箭头,将数据导入到指定位置。
    6、数据导入完成后,点击左下角的确定按钮。
    7、分析结果就出来了。结果中查看最后的“sig”一列,即数据显著性。当第三行数据<0.05时,说明数据之间显著性较高,也就是这两列数据之间具有很好的相关性。
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