毕业论文spss需要哪些检验

操作设备：戴尔电脑

操作系统：win10

操作软件：SPSS 版

1、首先打开SPSS 版软件，找到要编辑的数据，可以从下图中找到方框。

2、在接下来的过程中需要在上方菜单栏中找到分析菜单，将鼠标移动到一般线性模型，然后选择单个变量，单击鼠标左键选择。

3、可以看到界面中的红色框。在单变量对话框中，将变量分别移动到因变量和协变量。在这里，将高度移动到因变量，将药物移动到协变量。

4、单击右侧菜单中的选项，将鼠标移动到单变量选项，选择参数估计值，并将参数估计值标记为勾号。

5、选择完成后，点击选项中的继续选项，然后可以选择在单变量对话框中点击确定，即可查看编辑后的操作。

6、最后可以看到界面上的方框显示在SPSS查看器中可以看到药物对身高影响的显着性分析，红框内的显着性为0<，为显着。

t检验

适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较，检验两个处理平均数的差异是否显著。

spss提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验（One-Sample T Test），独立样本T检验(Independent-Sample T Teat)和成对样本T检验(Paired-Sample T Test）。

三个参数对4个处理参数的差异，标“*”的是各方式有显著差异的，看看是不是这样好没问题给我个邮箱吧我把SPSS保存的文件给你里面数据都有看看方便么spss差异显著性分析

一般做描述，差异，相关和回归分析。

1、首先打开SPSS版本软件，找到想要进行编辑处理的数据，如下图所示。

2、找到上方菜单栏中的分析菜单，鼠标移动至一般线性模型，然后选择单变量，点击鼠标左键选择。

3、在单变量对话框中，将变量分别对应移至因变量和协变量，这里将身高移动至因变量，药物移动至协变量。

4、点击右侧菜单的选项，鼠标移动至单变量选项中，选中参数估算值，将参数估算值标记为打勾状态。

5、选中完成后，单击选项中的继续选项，然后在单变量对话框中单击确定，进行编辑之后的查看操作。

6、最后在SPSS的查看器中,可以看到药物对身高影响的显著性分析，红框中显著性为0＜，具有显著性。

我建议你用卡方检验 就是crosstabs项 这是专门进行率的比较的 事先要把数据呈标准的状态建立在spss中 如何建立没法讲 自己看一下专业书 具体操作步骤：spss--analyze--descriptive statistics--crosstabs然后出现对话框 选入行与列 点开下面的statistics子对话框 选中chi-squrie和kappa 点continue 然后ok 你就看到结果了 结果中看sig值即可 就是p值

首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了，用统计专业的话来说，这意味着逗在的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。