Le logiciel SPSS Statistics a deux menus pour compléter "Vérification du papier", la première est une carte croisée, la seconde est une carte sans paramètre, tout le monde paie une attention, ils sont différents, chaque fois effectue d'autres tâches.
Spécifiquement, il y a deux fonctions couramment utilisées par la vérification des cartes. Le premier est un test indépendant et l'option "Fang Card" dans le menu "Description de la table statistique" déployée dans SPSS. La liste des banques de la liste est indépendante ou impliquée dans les variables de colonnes, en supposant que la variable est indépendante les unes des autres.
En retour, les cartes croisées sont un test de routage des données de liste, utilisées pour deux ou plusieurs groupes ou méthodes de test statistiques sans différences. Si différents groupes de genre ont des niveaux de consommation différents (souvent dit que les femmes aiment acheter des articles).
Le second est un test approprié et déployé dans SPSS dans le menu "Aucun test de paramètre", utilisé pour déterminer si le niveau de variables multicouches dans l'application de groupe convient àStatistiquement ou non de ratio spécifique. Supposons que le rapport de chaque niveau de classification est conforme à un ratio spécifique.
Pour connaître une déclaration, une carte non paramètre est une méthode de test statistique permettant de distribuer les données de variable classées et distribuées désignées, telles que le volume des ventes de cinq jours ouvrables, tels que lundi au vendredi. Ou si un groupe de documents répond à la distribution uniforme.

1. Diagramme de la carte croisée

Je suis dans "SPSS Statistiques: 2 * 2 cas analytique réticulaire Cas: Les données sur le revenu de la société, deux variables sont le genre et le revenu, le sexe 1 représente les hommes, le sexe 2 représente les femmes, le revenu 1 représente le niveau à faible revenu élevé, le revenu élevé élevé élevé. Le but de l'analyse est de comprendre qu'il n'y a pas de différence dans la Niveau de revenu de différents employés de genre.

En général, lorsque la quantité de petit échantillon ou lorsque la fréquence de l'unité est inférieure à 5, vérifiez la correction de Fei Hill'sLa troisième rangée peut être lue. Dans cet exemple, les statistiques de test correctes de Fei Hill = 0,041, une valeur moins importante dans une dimension importante 0,05, l'hypothèse originale est renversée, montrant la transformation des sexes et les colonnes de revenus variables (deux variables) ne sont pas une relation indépendante et certaines associations concernées. La déclaration est une différence importante de revenus entre le personnel de la problématique hommes-femmes.
2. Schéma sur la carte de test de paramètre

Cas d'analyse statistique SPSS: Test de la carte FANG (1) ": Jeudi Centre shopping Deux dimanche, le nombre de clients, le nombre de clients des clients respectivement, 7 numéros commencent le samedi le samedi, la question est la suivante: y a-t-il une différence significative dans le nombre de clients par semaine? Il n'y a pas de différence dans le nombre de clients tous les jours de la semaine.

SIG & LT; 0,01, selon la règle d'événement de probabilité de faible probabilité, il est considéré comme "dans une semaine" tous les jours, le nombre de clients n'est pas encore défini.créer.Il y a une différence dans le nombre de clients tous les jours, et c'est une différence significative et le centre commercial doit nommer le plan de travail correspondant selon différentes personnes.

SPSS lance automatiquement la vue ci-dessus en fonction de la fréquence d'observation quotidienne et de la fréquence attendue, d'améliorer l'efficacité de la visualisation, ce chiffre peut être effectué visuellement et optimisé par Excel.Très clair pour voir samedi, la valeur Zhou est considérablement plus élevée en deux jours et le trafic est le plus élevé en sept jours en sept jours.