Yi = een + b1Xi + b2Xi2 + b3Xi3 +... + bkXik + ei /Created door de ITS-trainingsprogramma op CSULA voor studenten.
Veeltermregressie: SPSS (3.8)
Yi = een + b1Xi + b2Xi2 + b3Xi3 +... + bkXik + ei /Created door de ITS-trainingsprogramma op CSULA voor studenten.
Gerelateerde Artikelen
Split File: SPSS (1.8)
hoe te splitsen een gegevensbestand is het onderwerp van deze SPSS, nu IBM statistieken, video tutorial. De instructies en voorbeelden zal helpen begeleiden u door het splitsen van een gegevensbestand.Als u vergelijken met de reactie of prestaties
Bepalende variabele: SPSS (1.3B)
deel 2 van de variabele definiëren: SPSS. Het definiëren van een variabele is het onderwerp van deze SPSS, nu IBM statistieken, video tutorial. De instructies en voorbeelden zal helpen gids gebruikers door te voorzien in verschillende typen variabe
Meerdere definiëren variabele antwoordreeks: SPSS (2.5)
enquêtes bevatten vaak vragen waarmee respondenten aan meer dan één antwoord selecteren. Beheer van dergelijke vragen in SPSS Statistics kan produceren moeite. Elk antwoord een vraag antwoord meerdere moet worden gecodeerd als een afzonderlijke varia
Inleiding SPSS (1.1)
deze SPSS, nu IBM statistieken, video-tutorial een introductie tot het programma is. Dit hoe video zal u helpen leren IBM SPSS (SPSS) voor uw behoeften analyse en onderzoek. Het programma kan worden gebruikt voor het analyseren van gegevens verzame
Meervoudige regressie: SPSS (3.4)
meervoudige regressie schat de coëfficiënten van de lineaire vergelijking wanneer er meer dan één onafhankelijke variabele die beste de waarde van de afhankelijke variabele voorspelt. Bijvoorbeeld, kunnen een verkoper de totale jaarlijkse omzet (de a
Bestanden voor Afdruk samenvoegen: SPSS (2,8)
de fuserende gegevensfunctie voor bestanden is handig wanneer records worden opgeslagen in afzonderlijke bestanden en moeten later worden gecombineerd. Hierdoor kunnen gebruikers om gegevens te importeren uit een bestand in een ander, zolang beide se
Een grafiek/grafiek maken/bewerken: SPSS (3.9)
in de laatste fase van het onderzoek, verbetering van het uiterlijk van grafieken en cijfers kunnen kijkers begrijpen wat lijkt misschien verwarrend statistieken. De volgende stappen wordt uitgelegd wat nuttige methoden ter verbetering van de verschi
Onafhankelijke Samples T-Test: SPSS (2.4)
An Independent-Samples T-Test wordt gebruikt om te bepalen de kans dat twee onafhankelijke steekproeven uit populaties met hetzelfde middel kwam. Als dit waar was, moet dan het verschil tussen de middelen gelijk zijn aan nul. In dit geval zou de null
Gegevens invoeren: SPSS (1.4)
na het definiëren van de variabelen, gebruikers gegevens kunnen invoeren voor elk geval. Als variabelen zijn gedefinieerd met de numeriek gegevenstype, moeten vervolgens numerieke gegevens worden ingevoerd. PASW Statistics accepteert alleen numerieke
Hypothese testen: SPSS (2.1)
de null-hypothese (H0) vertegenwoordigt een theorie dat heeft ingediend, omdat het wordt verondersteld om waar te zijn of omdat het is om te worden gebruikt als basis voor een argument. Het is een verklaring die is niet bewezen. Het is ook belangrijk
Selecteer of Filter gevallen: SPSS (1.7)
gegevensbestanden zijn niet altijd georganiseerd aan de behoeften van de specifieke gebruiker. Bijvoorbeeld, wilt gebruikers selecteren van een specifiek onderwerp of het gegevensbestand splitsen in aparte groepen voor analyse. Als u twee of meer gro
SPSS Interface (1.2)
deze module introduceert de programmainterface. De Data Editor-venster geopend met twee tabbladen voor weergave: gegevens bekijken en variabele bekijken. De gegevensweergave wordt gebruikt voor invoer van gegevens, en de weergave van de variabele wor
Frequentie-analyse: SPSS (1.5)
nadat gegevens zijn ingevoerd, kan worden geanalyseerd met behulp van beschrijvende statistiek. Beschrijvende statistiek worden vaak gebruikt voor het samenvatten van gegevens frequentie of waarden voor centrale tendens (gemiddelde, mediaan en modus)
Enkelvoudige regressie: SPSS (3.2)
enkelvoudige regressie maakt een schatting van hoe de waarde van een afhankelijke variabele (Y) kan worden voorspeld op basis van de waarde van één onafhankelijke variabele (X). De lineaire vergelijking voor enkelvoudige regressie is als volgt:Y = aX