首先将我们需要检验的变量移动到“检验变量列表”中，接着期望范围采取默认选项即可。期望值就是添加研究发现的比例，选择“值”，依次输入。5、卡方检验结果分析 所有设置完成后点击“确定”，SPSS将自动生成卡方验证输出文档，

SPSSAU输出卡方检验分析结果，主要关注两个值，卡方值和p值。另外输出各种卡方检验统计量过程值和效应量指标。SPSSAU所有分析结果表格均为论文要求标准三线表，可直接点击【复制】图标一键复制分析结果到word文档中使用，无需再

这句话很重要，关系到你的结果是否可靠！asymp.sig的结果，理论频数小于5的cells（格子）比例不能超过20%，否则结果不可靠。按照这个标准，你的数据没有任何一个格子的理论频数小于5（最小值是66.7），因此你的结果是可靠

理论度小于5(表为0)的单元格不超过20%，并且没有小于1的单元格。使用第一行Pearson, p>0.05在表中，所以差异不显著。否则，采用似然比卡方检验。也有线性和线性组合：只有行变量和列变量都是秩（有序）数据。连续校正

即可得输出结果。7、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验行，pearson卡方数值即为卡方值（如下的12.705），渐近显著性（sig）值即为P值（如下的0.002），小于0.05时认为不同位置对不同类型的胎盘判断有显著的差别。

1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，

材料准备：Spss软件。1、打开Spass界面，打开或新建一组数据。2、对数据进行分析。3、找到非参数检验——>就对话框——>卡方检验，点击确认。4、接下来弹出卡方检验的参数设置窗口。将左边的原变量选入到检验变量列表中。5

1、打开spss的分析窗口，按照非参数检验→旧对话框→卡方的顺序进行点击。2、下一步需要将相关变量拖动到检验变量列表，并点击选项。3、这个时候勾选描述性，并选择继续来进行确定。4、这样一来会看到图示的结果，即可达到目

1、首先打开SPSS23.0软件，在文件中找到想要进行处理的数据，如下图所示。2、然后在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，选择非参数检验，打开旧对话框，选择卡方。3、接着在卡方检验对话框中，将左侧的变量移动至右侧想要检验的

样本量太小。是样本量太小：当样本量较小时，统计检验的功效较低，可能会导致球形度检验的近似卡方值较大，从而拒绝了原假设，在这种情况下，建议增加样本量以提高统计检验的功效。SPSS球形（sphericity）是指多元方差分析（MA

删除不符合要求的题目,保留20个题目(KMO值为0.92,Bartletts球形检验结果显著,近似卡方=16800.34,df=190,p

我的 巴特利特球形检验近似卡方分布是什么意思  我来答 1个回答 #热议# 个人养老金适合哪些人投资?重量V1728 2023-03-29 · 超过58用户采纳过TA的回答 知道答主 回答量:179 采纳率:0% 帮助的人:32.8万 我也去答题访

首先进行KMO检验和巴特利球体检验。KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，取值在0~1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在0.7以上时效果比较好

3.   卡方检验统计量表卡方值是0.040，自由度是1，渐近显著性水平为0.841，远大于0.05，检验结果接受原假设。分析结论：综上所述，通过卡方检验，该地区新出生婴儿的男女比例没有明显的差别。（获取更多

理论度小于5(表为0)的单元格不超过20%，并且没有小于1的单元格。使用第一行Pearson, p>0.05在表中，所以差异不显著。否则，采用似然比卡方检验。也有线性和线性组合：只有行变量和列变量都是秩（有序）数据。连续校正

以离差统计量为例，离差=-2(当前模型的对数似然比-饱和模型的对数似然比)如果Df（当前模型）-Df（饱和模型）=k离差满足自由度为k的卡方分布。饱和模型的拟合优度肯定是最好的，所以离差只有非负一种情况可以考虑，这里的

chi-square就是卡方的意思，因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；asymp.sig就是我们常说的p值，因此p=0.007；一般来说，只要p值小于0.05就认为结果有显著性差异；此外，你还应该注意表格下面的注解：a.0

卡方值的取值范围主要取决于自由度和显著性水平。卡方值（Chi一Square，Value）是用于统计检验的重要指标，它反映了观察值与期望值之间的差异程度。卡方值的计算公式为：χ²=Σ（（O一E）²/E），其中O表示观察

在SPSS中，df值（自由度）是衡量样本数据数量和样本变量数量的重要参数。在统计分析中，df值越大，表示样本数据越多，模型越复杂，因此需要更多的自由度来对模型进行细致的调整。但是，当df值过大时，可能会导致模型过于复杂

1、首先打开SPSS23.0软件，在文件中找到想要进行处理的数据，如下图所示。2、然后在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，选择非参数检验，打开旧对话框，选择卡方。3、接着在卡方检验对话框中，将左侧的变量移动至右侧想要检验的