spss非参数检验怎么看结果
spss非参数相关性分析？
spss非参数相关性分析？
没听说过非参数相关性。只听说过线性相关系数，等级相关系数等
eviews正态分布怎么看？
一般用SPSS、EVIEWS来检验。 最简单的方法就是通过画正态分布图来判断，或者Q-Q图，也可以通过用非参数检验中的单样本K-S进行检验
SPSS里crosstabs的卡方检验(chi-square)和非参数检验中的卡方检验有什么不同？
SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验，而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验，用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一致？），这两种用法是有区别的。其实，卡方检验就分为两种类型，一种为独立性检验（用于列联表），另一种就是拟合优度检验（用于考察统计模型拟合样本数据的情况）。
请问大家，spssau的分析结果感觉如何，可靠吗，我想用来写报告？
spssau是靠谱的，以前并不知道这个，写毕业论文的时候指导教授让使用的，里面有智能文字分析这个靠谱，对于非统计或者数学专业的来讲，完全傻瓜智能化，教授说我们国家的人工智能发展很快，很多东西都可以智能化。
spssau里面的方法分成阶梯的，包括基础通用方法，问卷研究使用方法，进阶方法，高级方法，医学方法等，全面并且操作上全部都是左右拖拽点一下得到结果。
通用方法包括：频数分析，描述分析，卡方分析，分类汇总，相关，回归，方差，T检验，单样本T检验，配对T检验，正态性检验和非参数检验等。
问卷研究方法中有信度分析，效度分析，多选题分析，单选和多选，多选和单选，多选和多选交叉等方法。
进阶方法包括聚类分析，因子我，多重响应，事后检验，逐步回归，分层回归，双因素方差和二元Logit回归等。
数据处理里面有标题修改，数据标签设置，数据编码设置和生成变量等。数据标签可以批量化处理多个标题，数据编码也可以批量处理多个标题，生成变量默认有平均值，求和，虚拟变量，对数等。
如何使用SPSS对数据进行正态性检验？
正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。；下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布（此数据已在SPSS里输入好）；在SPSS里执行“分析—gt描述统计—gt频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”；设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，；上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验：；在SPSS里执行“分析—gt非参数检验—gt单个样本K-S检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”，然后点“确定”。；检验结果为：；从结果可以看出，K-S检验中,Z值为0.493，P值 (sig 2-tailed)0.968gt0.05，因此数据呈近似正态分布。