SPSS Statistics 培训_高级培训(1)
SPSS知识学习记录文本
Spss 学习笔记(1)在spss中，数据文件的管理功能基本上都集中在data和transform菜单上，其中transform主要实现变量级别的数据管理，如计算新变量、变量取值重新编码等，data的功能主要是实现文件级别的数据管理，如变量排序，文件合并、拆分等。
Transform菜单说明：计算新变量：compute变量转换：recode,visual bander,count,rank cases,automatic recode五个过程，可以看成是compute再某一方面的强化和打包。
专用过程：建立时间序列、缺失值代替和设定随机种子三个过程，前两个专用于时间序列模型。
设定随机种子的功能主要影响伪随机函数的使用。
数据分析中，将连续变量转换为等级变量，或将分类变量不同的变量等级进行合并是常见的工作。
而recode可以很好的完成这个任务。
Recode提供了精确的分组功能，但是如果希望进行的分组是有规律的，比如等距分组或者等样本量分组，使用recode过程进行操作就显得非常麻烦，而且可视化程度不高，可以使用visual bander过程进行可视化分段。
在数据分析中，将字符变量转换为数值变量是非常实用的一个功能，除了使用recode过程手工设定转换规则外，还可以使用automatic recode过程自动按照原变量的大小或者字母排序生成新变量，而变量值就是原值的大小次序。
Automatic recode的排序功能和rank cases类似，不同在于，automatic recode可以用于字符型变量。
所谓变量的秩序，就是对记录按照某个变量值得大小来排序。
Rank cases就是用来排序的专用过程。
Count：该过程用来表示某个变量的取值中是否出现某个值，可以使单个数值，也可以指定区间，并且可以仅给出条件，而不必对整个数据集进行操作。
该过程可以直接使用recode过程来实现。
Random number seed：默认情况下，随机种子随时间不停改变，这样计算出的随机数值无法重复，可以用该过程人为指定一个种子，以后所有的伪随机函数在计算时都会以该种子开始计算，即结果可以重现。
培训资料-spss统计软件培训数据分析ppt课件
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ;.
2021/4/6
1.5 二分类Logistic回归
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;.
2021/4/6
1.5 二分类Logistic回归（续）
• 哑变量 偏回归系数表示其它自变量Xj不变，Xi每改变一个单位，所导致logitP的平均变化 量 • x为连续性/二分类变量：没有问题 • x为多分类变量：不太合适 • 无序多分类：民族，各族之间不存在大小问题 • 有序多分类：家庭收入分为高、中、低三档，它们之间的差距无法准确衡 量
1.2.2 分类变量的统计描述 • 频数分布情况的描述：绝对频数、百分比 • 集中趋势的描述：众数 • 使用相对数进行深入描述：比、构成比、率 • SPSS中的相应功能：“频率”过程、“描述”过程和“探索”过程
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2021/4/6
1.2 比较均值
• 完全随机化设计单组计量资料的均数与总体均数比较的t检验 • 某个小区1000个6岁男孩的身高与重庆市所有6岁男孩的身高平均值的比较
• (1)函数关系(确定性关系):如:圆面积和圆半径. • (2)统计关系(非确定性关系):不象函数关系那样直接,但却普遍存在,且有强
有弱, 如:身高与体重. (变异) • 相关和回归分析的研究对象:统计关系
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;.
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1.5 二分类Logistic回归（续）
• Logistic回归：应变量为分类变量，自变量: 连续/分类变量，研究该分类变量 与一组自变量之间的关系 • 0/1：治愈/未治愈，或患病/未患病 • 有序分类：治愈/好转/未治愈 • 无序分类：腺癌、鳞癌、大细胞癌
SPSS高级第部分PPT课件
i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
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三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
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方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
SPSS_教程(全面)ppt
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五、SPSS窗口类型
数据编辑窗口(Newdata)
输出窗口(Output1) 语句窗口(Syntax) 统计图表编辑窗口(Chart) 帮助窗口(Help)
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数据编辑窗口(Newdata)
数据编辑窗口是一个可扩展的二维 表格，用户可在该窗口中建立或编 辑数据文件。其主要功能有：定义 变量属性；录入数据；修改变量属 性；移动记录指针；插入记录；插 入新的变量等。 在一个SPSS运行期间不能同时打 开两个以上的数据编辑窗口。
SPSS系统教程
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第一节 SPSS简介
SPSS的含义 SPSS for WINDOWS的特点 SPSS for WINDOWS的启动与退出 SPSS for WINDOWS系统运行方式 SPSS for WINDOWS窗口类型
SPSS for WINDOWS系统参数设置
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一、SPSS的含义
置输出图形时是否使用标签。
在Pivot Table Labeling要点表格标签
栏中，设置输出表格时是否使用标签。
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标签输出设置
用于设定在输出图形 时是否使用标签 控制新的要点表中 的变量名和描述性变 量标签的输出。 Labels：使用变量标 签来标识每个变量。 Names使用变量名来 标识每个变量。 Names and labels： 使用 变量名和变量标 签来标识每个变量。 控制新的要点表中 的变量名和描述性变 量标签的输出。
SPSS是软件英文名称的首字母缩写。原意为
Statistical Package for the Social Sciences， 即“社会科学统计软件包”。SPSS公司于2000年正 式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方 案”。
spss 实战与统计思维 第1章 核心统计概念
1.5 同质与变异（homogeneity and variation）
• （一）同质：
• 是指观察单位所受的影响因素相同。而我们科研的观察单位所 受的影响因素只可能相对的相同，不可能绝对的相同，因此， 同质是相对的。我们科研所确定的总体或者样本，在某些因素 上必须是同质的，我们才能将其作为一个群体进行研究。
• 随机化原则是指我们在选择受试对象、对 受试对象分组以及对受试对象施加不同的 干预措施时，受试对象被抽到的概率、被 随机分到各组的概率以及接受不同干预措 施的概率是相等的。
• 统计学中随机化具体体现包括随机化抽样、随 机化分组和随机化顺序。
• 随机化抽样：是指我们从研究总体中抽取研究 样本时，总体中的任何一个个体被抽到作为样 本进行研究的概率相等。
计数变量
• 计数变量反映的是无不相容的属性和类别， 反映的是一种我中无你，你中无我的关系。 常通过计数的方式获得。如血型（A、B、O 和AB）、性别（男、女）、生肖属相、民 族等。计数变量之间支持不等号（≠）。计 数变量又称为分类变量，无序分类变量。
等级资料
• 等级变量具备计数变量的性质，同时具有 半定量比较的性质，如病情（轻、中、 重）、职称（初级、中级、高级）、学历 （文盲、小学、中学、本科及以上）、福 利待遇（好、中、差）。这类资料各水平 之间互不相容，但又有级别上的轻重关系。 等级变量支持大于号和小于号（＞/＜）。
• （二）变异
• 变异：是指观察单位在同质的基础上的个体差异。很多哲言或 谚语都在说明变异的存在，如天底下没有两片完全一样的树叶； 一个人不可能两次踏入同一条河流；刚才说话的我已经不是现 在说话的我了；以及天下唯一不变的就是变化。因此，变异是 绝对的。
1.6 随机• 因素是可能对应变量有影响的变量，而分析的目的
2024年度spss培训计划
2024年度spss培训计划一、前言随着信息化的快速发展，数据分析工具的需求也在不断增加。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于商业、科研、教育等领域。
为了适应市场需要，提高人才储备，我公司决定于2024年开展SPSS培训计划，以满足员工和职场新人的需求。
二、培训目标1. 了解SPSS软件的基本功能和操作方法；2. 掌握数据导入、数据清洗、数据分析等基本技能；3. 提高统计分析能力，能够应用SPSS进行常见的统计分析；4. 熟练运用SPSS软件进行报表输出和结果解读。
三、培训内容1. SPSS概述a. SPSS软件的功能和应用领域b. SPSS界面和操作方法c. 数据类型和数据导入2. 数据处理与清洗a. 数据导入与导出b. 数据清洗方法和技巧c. 缺失值处理与异常值识别3. 基本统计分析a. 描述统计分析b. T检验、方差分析、相关分析c. 回归分析、交叉分析4. 数据可视化与报表输出a. 图表绘制与编辑b. 报表输出与结果解读c. 项目实战案例分享与讨论四、培训方式1. 在线培训a. 网络直播课程，实时互动交流b. 视频教学及案例分析c. 课后作业和练习2. 线下实践a. 实际案例分析和操作实践b. 个人辅导和答疑c. 仿真项目实战演练五、培训师资力量全国范围内精选SPSS专家和资深数据分析师担任培训讲师，具有丰富的实战经验和临场应用能力，能够提供实用性、高质量的实训指导。
六、培训时间和地点SPSS培训计划将在2024年度开展，培训时间分为春季、夏季、秋季和冬季四个阶段，每个阶段持续1个月，灵活安排培训时间和时间。
培训地点将在公司总部设立专门的培训场地，也可以结合线上教学模式进行培训。
七、培训收益1. 提升员工的SPSS应用能力，解决工作中的实际问题；2. 团队协作效率的提高，有效利用数据进行决策分析；3. 提高员工的市场竞争力，为公司发展提供有力支持。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案-(1)
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
●混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
SPSS 10.0高级教程十四：Survival菜单详解(1)
SPSS 10.0高级教程十四：Survival菜单详解对于急性病的疗效考核，一般可以用治愈率、病死率等指标来评价，但对于肿瘤、结核及其他慢性疾病，其预后不是短期内所能明确判断的，这时可以对病人进行长期随访，统计一定期限后的生存和死亡情况以判断疗效，这就是生存分析。
生存分析是用于以处理生存时间（survival time）为反应变量、含有删失数据一类资料的统计方法。
所谓生存时间，狭义地讲是从某个标准时点起至死亡止，即患者的存活时间。
例如，患有某病的病人从发病到死亡或从确诊到死亡所经历的时间。
广义地说，“死亡”可定义为某研究目的“结果”的发生，如宫内节育器的失落，疾病的痊愈，女孩月经初潮的到来等（生存分析中往往统指各“死亡”为失效）。
此类资料的生存时间变量多不符从正态分布，且常含有删失值，故不适于用传统的数据分析方法如t检验或线性回归进行分析。
根据不同的研究目的和资料类型，可采用不同的分析方法，如寿命表、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等分析方法进行分析。
而这正是下面我将要给大家介绍的主要内容。
“喂，你在这里说的都是些什么呀？又是删失、又是Cox的，搞的我一头雾水。
”那位给我提意见了。
列位看官切莫着急，且听在下慢漫道来。
所谓删失值，就是因各种原因对随访对象的随访可能失访或终检（censoring），如研究对象由于其他原因死亡、研究者与病人失去了联系及直到对资料作总结时随访对象还活着但尚未发生所规定的事件。
这种数据就叫做删失值，也叫做截尾数据。
能处理截尾数据是生存分析的一个优点。
Cox回归是一种多变量的生存分析方法。
这是本世纪60～70年代发展起来的、应用于生存资料分析的比例分险模型（the proportional hazard model）。
1972年，英国统计学家D.R. Cox的研究工作使得比例分险模型的理论和实用性更大地推进了一步。
因此许多统计学者就把它称为Cox比例风险或Cox回归。
SPSS Statistics
统计分析软件SPSS Statistics应用课程学习班（第一期）2013年11月16日- 18日主讲：谢小燕课程内容:本课程主要有三讲。
第一讲为非参数统计。
在参数统计中，我们总是要假定总体的服从正态分布，但是在大多数情况下，总体的分布并不服从正态，或我们完全不知。
所以非参数统计方法就成为了在未知总体分布时，最常用的推断方法了，由于它不需要对总体分布做任假定，具有稳健性的特点。
要求理解非参数统计方法和参数统计方法的区别，理解非参数统计的基本概念，掌握非参数统计的基本方法，能应用SPSS进行非参数检验。
第二讲为相关性分析，相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量相关性进行测度，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
本讲介绍常见的几种相关性分析。
并进而介绍关于通径系数的含义，要求能应用SPSS进行相关分析。
第三讲为离散选择模型，“离散选择模型”属于微观计量经济学的内容之一，是社会学、生物统计学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
其模型的被解释变量通常定类或定序的变量。
比如客户的信用等级，对某一种商品的购买决策等。
能应用SPSS进行离散选择模型的建模和诊断等。
主讲教师：谢小燕西南财经大学统计学院教授,硕士生导师；四川大学数学系毕业到西南财经大学统计学院任教，从事统计专业教学30年。
所授课程有《统计学》、《多元统计分析》、《时间序列分析》和《非参数统计分析》等。
教学大纲（计划三天，每天8学时）第一部分非参数统计1、单总体的非参数检验2、双总体的非参数检验3、多总体的非参数检验第二部分变量的相关分析1、皮尔逊相关、斯皮尔曼相关2、非参数相关3、偏相关第三部分离散选择模型1、二元离散选择模型（logit和probit模型）2、有序离散选择模型3、多项选择模型学习时间：2013年11月16-18日（三天）学习地点：西南财经大学统计学院学习费用：学习费及资料费3500元/人；住宿统一安排，费用自理。
《SPSS培训教程》课件
01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。
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SPSS Statistics 课程安排
Day 3 [6H]
时间序列分析 [3H]
6.1 时间序列分析
信度分析 [1.5H]
7.1 信度分析
联合分析 [1.5H]
8 .1 联合分析
6.1.1 时间序列分析 6.1.2 时间序列预处理 6.1.3 时间序列建模SPSS实现 6.1.4 时间序列模型残差分析 6.1.5 因果时间序列分析—SPSS实现 7.1.1 信度分析概念 7.1.2 SPSS实现 8.1.1 联合分析概念 8.1.2 SPSS实现
1.1.3 多因素重复测量的示例
3. SPSS操作
分析->一般线性模型->重复度量
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1.1.3 多因素重复测量的示例
3. SPSS操作
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1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
“比较主效应”的输出结果：解 读方法与“对比”的输出结果相 同，但是注意这里的显著性水平 是经过Bonferroni修正的。
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这里是“比较主效应”功能的输出结 果： • 存在显著差异的有：饮料A与饮料B，
饮料A与饮料C • 不存在显著差异的有：饮料A与饮
料D，饮料B与饮料C，饮料B与饮 料D，饮料C与饮料D
• 因为一共进行了6次比较，因此P值 是“对比”中的6倍
1.1.3 多因素重复测量的示例
1. 背景 政府希望市民少饮酒，所以委托一家市场调研公司去调研“负面的广告”（如每年有多少人死于 喝酒引起的肝癌）是否会对酒精饮料的评价产生负面的影响；而酒精饮料制造商则对“正面的广 告”（如酒精让你更性感）对酒精饮料的评价有兴趣。 共考虑2个因素：酒精（啤酒、白酒、矿泉水）、广告（正面、负面、中性） 实验是这么设计的：对于一个特定的参与者，第一周测试啤酒+负面广告，白酒+正面广告，矿 泉水+中性广告； 第二周测试啤酒+正面广告，白酒+中性广告，矿泉水+负面广告；第三周测试 啤酒+中性广告，白酒+负面广告，矿泉水+正面广告。 酒精饮料的先后顺序，与广告的先后顺序被随机排列。 每次看完广告后，参与者会被要求品尝一种酒精饮料并给出得分。
1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
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1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
由中性广告到正面广告所造成 的打分的提高，对于啤酒和矿 泉水而言，没有显著的区别
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…… …… 行数=#参与者
饮料B 饮料C 饮料 打分 打分 D打
分
1
1
6
5
2
5
…… …… ……
√
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Байду номын сангаас
1.1.2 单因素重复测量的示例
1. SPSS操作
分析->一般线性模型->重复度量
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2.1.2 SPSS实现
2.1.3 多重共线性
2.1.4 模型调整
2.1.5 回归诊断
2.1.6 总结
2.2.1 Logistic回归分析的意义 2.2.2 Logistic回归的种类 2.2.3 二项Logistic回归简介
2.2.4 二项Logistic回归实例
混合线性模型
[1H]
3.1 混合线性模型
2
SPSS Statistics 课程安排
Day 1 [6H]
方差分析 [2H]
回归分析 [3H]
1.1 重复测量的方差分析 2.1多元线性回归分析 2.2 Logistic回归分析
1.1.1 重复测量的定义 1.1.2 单因素重复测量 1.1.3 多因素重复测量 1.1.4 混合设计 2.1.1 多元线性回归简介
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第一讲：重复测量的方差分析
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目录
1.1 重复测量的方差分析
1.1.1 重复测量的概念 1.1.2 单因素重复测量 1.1.3 多因素重复测量 1.1.4 模型调整
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1.1.2 单因素重复测量的示例
1. 背景 某饮料公司的研发部门开发了4种新产品，但是公司预算有限，只能选择其中一种投入市场。 CEO让市场部进行市场调研。因为每邀请一位消费者来进行打分的成本都很昂贵，因此市场部决 定采取重复测量的方式（即每一位消费者同时为4款饮料打分）。 数据集：drink_EV.sav
这里结果显著(P<0.05)，因此四 种饮料的评分有显著差异。
1.1.2 单因素重复测量的示例
2. SPSS输出结果
这里是“对比”选项的输出结果： • 饮料A与饮料B的得分存在显著差异 • 饮料B与饮料C，饮料C与饮料D的
得分不存在显著差异
• 这里的显著性水平没有经过任何修 正
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1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读 类似于之前的，也可以写Syntax来进行一个因素在另外一个因素不同水平下的均值比较
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1.1.4 混合设计
1. 混合设计 多因素重复测量的例子中，我们看到了酒精饮料种类和广告对于打分的影响 如果想将性别加入考虑，该怎么办？ • 先让一个访问者打分，然后改变他/她的性别再打一次分？
4.1.1 主成分分析 4.2 .1因子分析 4.2.2 SPSS实现 5.1.1 聚类分析定义 5.1.2 系统聚类 5.1.3 K-means聚类 5.1.4 两步聚类 5.2.1 判别分析定义 5.2.2 常用判别分析方法介绍 5.2.3 判别效果评估 5.2.4 SPSS实现 5.2.5 总结
1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读 “对比”选项的输出结果
忽略广告的情况下， 啤酒vs矿泉水，白 酒vs矿泉水，都有 显著差异。
忽略酒精饮料品种 的情况下，正面广 告vs中性广告，负 面广告vs中性广告， 都有显著差异。
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SPSS Statistics 培训(三)
SPSS China
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课程指导
讲师 时间安排 茶歇 午LU饭NCH
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1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
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1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
这里究竟以哪一个显著性 水平为准，需要看上一页 球形度检验的结果。
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1.1.1 重复测量
2. 球形度检验
2 ( AB)
2 ( AC )
2 (BC )
重复测量的基本假设 当因素的水平>=3的时候，需要检验 （例如，如果只有2种饮料，则不必满足这个假设） 当球形度检验结果显著时（拒绝原假设），参考Greenhouse_Geisser/Huynh-Feldt的F值
1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
由中性广告到负面广告所造成 的打分的降低，对于啤酒和矿 泉水而言，有显著的区别：啤 酒所受影响更大
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1.1.3 多因素重复测量的示例
4. SPSS输出结果解读
1.1.2 单因素重复测量的示例
1. SPSS操作
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1.1.2 单因素重复测量的示例
1. SPSS操作
对比
选项
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由中性广告到正面广告所造成 的打分的提高，对于白酒和矿 泉水而言，没有有显著的区别