spss公式怎么录，spss计算平均值公式

步骤1：将Pj对数转换，菜单Transform-Compute，目标变量自己设置一个新变量名用来保存对数转换的结果，表达式中为LN(Pj)或者LG10（Pj），完成点击OK。 步骤2：建立回归模型，菜单Analyze-Regression-linear 因变量(dependent)窗口中放入Eij，自变量（independent）窗口放入Pj，点击OK在output窗口的coefficient窗口中可以看到系数（B对应的这列数据），Constant代表的是ai，下面一个则是bi。 上面给出的只是线性回归分析的大多数情况下过程来解答参数a和b，至于这个模型是不是有效，需看一个模型的有关检验，总体可以看下： 1.决定系数R（约接近1效果越好）； 2.另外看下方差分析（ANOVA），sig值越小越好（大多数情况下起码小于0.05） 3.后看下两个估计出来的参数a和b是不是显著，看coefficient中的sig值（越小越好，小于0.05） 假设模型能满足上面三项检验，大多数情况下模型和参数都拥有意义，不然要考虑对模型进一步调整，或者考虑其他方法。 上海神州培训中心

1、在SPSS里面输入有关数据以后，根据分析→比较均值→均值的顺序进行点击。

2、下一步，需按照目前的实际情况选择因变量列表和自变量列表中的对象。

3、这时，假设没问题就直接确定。

4、这样一来会得到对应的结果，就可以用SPSS软件计算一组统计数据平均数了。

计算公式请看下方具体内容：

avrage(dim，0，no)

针对二维随机向量(x,y)，定义函数(x-Ex)(y-Ey)的数学希望为x与y的协方差

记作：cov(x,y)=E(x-Ex)(y-Ey)

按照定义可直接计算，x={14,5,9}，y={2,3,6}

x1=14，x2=5，x3=9

y1=2，y2=3，y3=6

Ex=(14+5+9)÷3=28/3，Ey=(2+3+6)/3=11/3

(x1-Ex)(y1-Ey)=(14-28/3)(2-11/3)=-70/9

(x2-Ex)(y2-Ey)=(5-28/3)(3-11/3)=26/9

(x3-Ex)(y3-Ey)=(9-28/3)(6-11/3)=-7/9

故此，E(x-Ex)(y-Ey)=(-70/9+26/9-7/9)/3=-17/9

即随机向量(x,y)的协方差是cov(x,y)=-17/9

你是说列联表独立性的似然比卡方还是条件独立性检验的似然比卡方？不管哪种，都是根据似然比检验，似然比检验的基本思想是将管束条件下的大似然值Lr与无管束条件下的大似然值Lu作比值而得到的，即似然比为：Lr/Lu（当然也可反过来除），对这一比值取对数，然后再乘以（-2），就得到似然比检验统计量，记为-2LL，其渐进分布为卡方分布。SPSS软件中的似然比卡方统计量都是按此计算，详细计算公式可以参阅SPSS的帮文件，或者针对提供似然比卡方统计量的模型查阅有关的统计理论书籍。

离散型随机变量方差计算公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-[E（X）]^2；连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2f（x）dx。

R*C列联表卡方检验要求理论频数不要太小，大多数情况下不要有1/5以上的格子的理论频数小于5，或不要有一个理论频数小于1，而你的R*C列联表没有超越1/5，故此，可以直接用卡方检验。校正公式只适用于四格表资料，列联表没有校正公式可言。

　　假设产生理论频数没有满足此要求，可以考虑选择请看下方具体内容方式处理：

一定程度上增多样本含量，这是好的办法。

结合专业知识考虑是不是可以将格所在行或列与别的行或列合并是否可以合并要按照样本的专业特性确定，合并后会损失信息。

该用R*C表的Fisher确切可能性法，可以用计算机软件操作。

spss平方和公式：SST=SSA+SSB+SSAB+SSE，SST（观察变量总变差）、SSA、SSB（控制变量A、B独立作用）、SSAB（控制变量A、B两两交互作用导致的变差）、SSE（随机变量导致的变差）。

spss标准化系数计算公式

公式为：（第一主成分方差x100xC8+第二个主成分方差x100xD8）/(第一主成分方差+第二主成分方差)