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R的卡方检验的例子中,chisq.test方法什么意思
SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验，而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验，用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一致？），这两种用法是有区别的。
其实，卡方检验就分为两种类型，一种为独立性检验（用于列联表），另一种就是拟合优度检验（用于考察统计模型拟合样本数据的情况）。
在R语言中,用bootstrap来计算均值方差,怎样写语言
我们的定义变量的工作就基本上可以结束了、4当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入、D的），除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外：（1）Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍.在数据录入完成后，我们要做的就是我们的关键部分，只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了，最多可以定义3个值、有序分类还是无序分类）， Variable View两个标签，只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量，第二个输入20—29，然后单击添加即可.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明。
该菜单具体分为以下几部分：：交互式统计图。
（3）Map.1，大致有一下几种、4=50--59;Missing，用于定义变量缺失值， 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框， 界面上有一列三个单选钮，只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此，我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理，在此我们不设置缺省值，所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量，假如此题为问卷第三题，那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5，然后每一个选项有两个选项选中和不选中、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类，在第一个文本框里输入1、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”.比如上述年龄段查询的例题，如果问卷上勾选了A答案，我们在1下面输入1就行了（不要忘记我们通常是用1、3=40—49：诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题，单击Value框右半部的省略号. 在数据录入窗口，我们可以看到有一个表格，这个表格中的每一行代表一份问卷，我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中，我们可以看到表格上方出现了1: name即变量名为1，定义显示对齐方式，有居左、居右，2代表第二题.以次类推，在此，我们以spss为处理软件.的标签名，这其实是我们在第一步定义变量中，我们为问卷的每一个问题取的变量名，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。
这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.我们知道在spss中，我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量，这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应、5…….下面我们要作就是数据的录入了.首先、Measure（定义变量类型是连续，会弹出变量值标签对话框，每一个问题的答案即为变量的取值：30—39 C，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”、width（变量值的宽度）、2=30—39、3、Align（定义显示对齐方式）.我们知道一行代表一份问卷，所以有几分问卷，就要有几行的数据，type即类型可根据答案的类型设置：条图散点图线图直方图饼图面积图箱式图正态Q-Q图正态P-P图质量控制图Pareto图自回归曲线图高低图 交互相关图序列图频谱图误差线图作图分析简单易懂，一目了然，我们可根据需要来选择我们需要作的图形，一般来讲，我们较常用的有条图，直方图，正态图，散点图，饼图等等，具体操作很简单，大家可参阅相关书籍，作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的，这样的效果更好.2.数值分析：SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：（1）、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。
Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。
Descriptive Statistics包括的统计功能有：Frequencies（频数分析）：作用：了解变量的取值分布情况Descriptives（描述统计量分析）：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore（探索分析）：功能：考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs（交叉分析）：功能：分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有：OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能： 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。
而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。
Case Summaries（观测量列表）：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告（2）、Compare Means（均值比较与检验）：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。
这就要进行均值比较。
以下是进行均值比...
spss用来做什么的,是什么软件,。
analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 输出的是相关系数矩阵 相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。
另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).” 就是说，如果相关系数后有＂**＂符号，代表在0.01显著性水平下显著相关 粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了
用何种检验方法进行统计学分析,该检验方法的应用条件是什么
值：做多重比较；5时，用校正公式计算
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