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如何在spss中划分bmi的区间:SPSS教程:总体比例的置信区间估计?

1、一般所给样本数据,均以横向排列,SPSS 软件则是要求纵向数据排列,所以可以直接粘贴原横向排列数据,在excel快速转置成纵向数据,避免手动数据输入的繁琐与错误如何在spss中划分bmi的区间。

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2、复制excel纵向数据,粘贴到SPSS软件数据输入区的diyi列,另外,可以在“变量视图”项中双击对数据格式进行更改。

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3、设置好数据后,在工具栏中依次选择“分析”—“描述统计”—“探索”项。调出探索对话框。

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4、然后,将区间估计的数值,选择到“因变量列表“(本例:重量)中,再点击“统计量”按钮,调出“探索:统计量”对话框,再勾选“描述性”项,设置置信区间。

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5、最后,依次点击“继续”—“确定”按钮,即可得结果。

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用SPSS软件计算总体率的95%可信区间的方法?

1、打开SPSS软件,在表格中录入以下数据。

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2、选择数据–个案加权选项打开,在打开的窗口中选择个案加权系数,之后将检测人数字段放入频率变量下方的框中确定。

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3、之后选择分析菜单—描述分析—比率选项打开。

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4、把阳性情况字段放入分子栏中,总体样本放入分母栏中,之后点击右下方的统计按钮。

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5、把平均值勾选,置信区间勾选并输入95,之后点击下方的继续按钮。

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6、计算结果显示下限为0.175即18%,上限为0.225即22%,就完成了。

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spss如何设置显著性水平?

这个不是设置的,回归结果出来以后,P值如果小于0.1就是在10%的水平上显著,如果小于0.05就是5%上显著,如果小于0.01就是1%上显著。

显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率,用α表示。显著性是对差异的程度而言的,程度不同说明引起变动的原因也有不同:一类是条件差异,一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。概念 估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示 1-α 为置信度或置信水平,其表明了区间估计的可靠性 统计假设检验也称为显著性检验,即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。显著性是对差异的程度而言的,程度不同说明引起变动的原因也有不同:一类是条件差异,一类是随机差异。显著性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了通常的偶然因素的作用范围,说明还有系统性的因素发生作用,因而就可以否定某种条件不起作用的假设。假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设,就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随机因素引起,不存在条件变动因素。假设检验运用了小概率原理,事先确定的作为判断的界限,即允许的小概率的标准,称为显著性水平。如果根据命题的原假设所计算出来的概率小于这个标准,就拒绝原假设;大于这个标准则不拒绝原假设。这样显著性水平把概率分布分为两个区间:拒绝区间,不拒绝区间。显著性水平不是一个固定不变的数字,其越大,则原假设被拒绝的可能性愈大,原假设为真而被否定的风险也愈大。显著性水平应根据所研究的的性质和我们对结论准确性所持的要求而定。显著性水平的理解 显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中,依据显著性水平大小把概率划分为二个区间,小于给定标准的概率区间称为拒绝区间,大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间,原假设成立而无显著性差异;事件属于拒绝区间,拒绝原假设而认为有显著性差异。对显著水平的理解必须把握以下二点: 1、显著性水平不是一个固定不变的数值,依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。

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