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2021-11-13 17:47 作者:起昵稱想破頭太中二了 | 我要投稿
- 語(yǔ)言：編輯-選項(xiàng)-語(yǔ)言-簡(jiǎn)體中文
- 變量視圖：名稱、類型、寬度、小數(shù)、標(biāo)簽、值（分類變量的賦值，1-女）、缺失、列、對(duì)齊、測(cè)量（度量即連續(xù)型變量、有序即等級(jí)變量，名義即分類變量）
- 菜單
- 文件-打開(kāi)-數(shù)據(jù)
- 分析
- 圖形-舊對(duì)話框
- 相關(guān)
- 雙變量
- 偏相關(guān)
- 顯著性即阿爾法
- 分析-統(tǒng)計(jì)描述-頻率
- 一星=0.05
- 二星=0.01
- 散點(diǎn)圖
- 區(qū)間估計(jì)
- 分析-描述統(tǒng)計(jì)-探索
- 還會(huì)輸出峰度、偏度、中位數(shù)等
- 獨(dú)立樣本兩兩比較
- 名義變量要定義“值”
- 比較均值
- 要對(duì)組一、組二分別對(duì)應(yīng)哪個(gè)實(shí)際分組進(jìn)行定義（如組一對(duì)應(yīng)女生組）
- 配對(duì)樣本的兩兩比較
- 分析-比較均值-相關(guān)樣本
- 方差分析
- 單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
- 分析-比較均值-單因素ANOVA-事后多重比較選LSD,S-N-K
- 均一子集：在一個(gè)子集內(nèi)的組差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義
- 兩因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
- 分析-一般線性模型？-單變量
- 固定因子即因變量（在方差分析里則為分組因素）
- 三個(gè)水平的分組要選事后多重比較
- 交互作用
- 繪圖時(shí)把兩因素間的交互作用畫出來(lái)
- 兩因素與水平線的高度差完全不同就是交互作用？
- 隨機(jī)區(qū)組
- 分析-一般線性模型-單變量模型·定制·主效應(yīng)-事后-無(wú)選項(xiàng)繪圖
- 卡方檢驗(yàn)-分類變量比較
- 先加權(quán)個(gè)案（數(shù)據(jù)-加權(quán)個(gè)案）
- 再分析-描述統(tǒng)計(jì)-交叉表-統(tǒng)計(jì)勾選卡方
標(biāo)簽：
