spss的维度可靠性检验结果解释

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

p值0.55>0.05结果不显著说明没有影响再答：理论频数小于5结果不可靠

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

看显著性看P值,也就是sig.值,P

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

每个维度下的数据算出的是各维度的内部一致性信度,所有数据放在一起算出的是整份问卷的内部一致性信度.一般情况这两个都是要算的,报告时就是各维度信度系数和整份问卷的系数.如果各维度的系数不是很高的话,也可

第一行结果P（0.001）

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

每一栏竖着的下面的显著性为1,指的是归到这一栏里面的组之间的显著性,你这个每一栏只有一组,当然显著性只是1了你这里的结果三组分别分到了三列当中,说明三组之间均存在显著的差异,一组比一组低.

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

这个维度的设置有问题,你应该没做预调查,所以出现了这个错误我经常帮别人做类似的数据分析的

配对设计t检验就是比较两组均数的差别主要还是看p值,也就是sig不过,前提是你要会用配对t检验,不要用错方法了我经常帮别人做这类的数据分析的

第一个表示样本基本统计信息第二个表是两组数据的相关性,sig小于0.05,说明有显著相关第三个表是关键的t检验结果,同样是看sig的值,小于0.05,说明两组的均值有显著差异根据表中的两组均值大小可以

思维度计算方法：Data->Compute->填写TargetVariable(指的是目标值,这里是通过计算得到四个维度的值,然后存在一个变量里,这个变量的变量名就是TargetVariable,一般

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00