如何看懂spss判别分析后的数据
怎么用spss检验两组数据的差异是否显著？
怎么用spss检验两组数据的差异是否显著？
在SPSS中，判断两组数据有无显著差异主要通过T检验来完成。
首先，将数据录入到SPSS中。注意在录入的时候，一列用来放所有两行蔬菜的重量，另一列用来标记这个样本是属于第一列蔬菜还是第二列蔬菜。
可以看到，所有的蔬菜重量的数据都放在了左边，对应的放在哪一行，则通过右边的一行编点击分析——比较平均值——独立样本T检验。
spss分析结果怎么看？
spss分析结果应当看中像的结果的分析以及横向的结果分析
如何查看spss分析出来的数据可用？
通过信度效度检验，可以查看spss分析出来的数据是否可用
spss多元线性回归分析的结果怎么看？
多元回归分析你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系，这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义，所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断，这样的结果是否正确，如果不正确需要重新进行
spss信效度分析步骤及结果分析？
1进入SPSS界面后，载入需要进行信度分析的数据。
2点击菜单栏的“分析”，进入“可靠性分析”。
3点选左侧的各项指标，点击添加到右侧的“项”中。
4点击“统计“，进入”统计“设置界面。
5依次勾选”项“，”相关性“，”平均值“，完成后点击继续。
6在“模型”的下拉选框中选择“Alpha”，设置完成后“确定”会出现信度分析后的结果对话框。
7从“Case Processing Summary”的表格可以看到总共906个个案参与了信度分析，并且没有缺失值。
8从“Realiability Statistics”的计量结果中更可以得到Crobachs Alpha值为0.898，而基于标准化项的Cronbachs Alpha值为0.894，这两个系数都在90%，故分析的数据具有很高的内在一致性，可靠性较强。
spss回归分析的各项参数怎么看？
首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，siglt0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果siglt0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关。