如何使用 SPSS 來測試因果關係？

在選單分析 - 比較均值——,中，有三個 t 檢驗。

它們是單樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗和配對樣本 t 檢驗。

單樣本 t 檢驗的目的是推斷樣本表示的未知總體均值與已知總體均值之間是否存在差異。

分數比一般預設高95%，您可以自行設定。 Point Continue，Point OK。 結果是輸出。

主要輸出單樣本統計表和單樣本檢驗兩個表，看後乙個表的P值，即sig，是否大於，如果大於則認為沒有差異。

獨立樣本 t 檢驗用於檢驗兩個樣本表示的總體均值是否相等。 此檢驗的條件是兩個總體必須是獨立的，並且兩個樣本的觀測值之間必須沒有依賴關係。 該過程的其餘部分與單個樣品的過程類似。

在主對話方塊中，選擇待測試的變數，單擊“定義組”，開啟，在“組1”和“組2”框中輸入乙個值，其餘有價值的案例將不參與測試。 或者使用切割點分組。 然後點選繼續、確定。

輸出中的獨立樣本檢驗表可以按 p 值顯示兩個樣本的方差。

是否相等，均值是否相等。

配對樣本 t 檢驗用於檢驗兩個相關樣本或樣本對的均值之間是否存在統計學顯著差異。 它測試配對樣本值之間差值的平均值是否等於 0開啟主面板，選擇變數，繼續，確定。

同樣，觀察結果的方式是相同的。 就是這樣。

t檢驗的內容主要是以這種方式拆解的。 我希望它有所幫助。

SPSS 不能直接驗證因果關係，可以用作佇列。

目前的方法是通過你收集的資料對問卷問題進行調整，然後通過專案分析、判別、效度等方式，使用刪除的變數對問題進行適當的刪除，然後使用刪除的變數再次進行分析。

建議檢視變數的方向是否一致，因子分析只能用於正變數。

不通過是正常的。

我猜你沒有做預調查，沒有科學地設計問卷，然後去做正式的調查。

建議在資金充足的情況下，反覆調整問卷，進行n次調查。

如果要使用 SPSS 進行計算，最好列出原始資料; 也可以通過手動計算進行檢查; 實驗組和對照組分別為t檢驗或z檢驗。

比較分析的方法有幾種，我用q檢驗，也就是s-n-k檢驗，可以看到最後出來多少列，不同列之間有顯著差異，如果不同層次的變數在一列中，則沒有顯著差異。 顯著性也將顯示出來，可以通過底部的簽名看到。

如果方差分析全域性檢驗顯著，則進一步使用 scheffe'S 方法用於事後比較，但由於該方法的性質更嚴格，可能不會發生。

兩對之間的差異不同，因此可以改用 s-n-k 方法。 s-n-k方法的結果在**的縱向上按大小排序，然後在**的橫向上劃分為若干個子組，不同子組之間的p值較小，同一子組內各組均值的比較p值大於該值。

與四格表一樣，卡方值，顯著性。

如果超過20%的晶格理論少於5倍，或少於1個理論，則可能需要增加樣本數，合併列和列等。

不知道是不是太晚了。 讓我們教你將來想問的人。 資料可識別異常情況。