1.Case Processing Summary表格给出了分析数据的基本情况,其中包括事件发生数(Event)、删失数(Censored)和总数(Total)等信息。 2.Categorical Variable Codings表格给出了Categorical Covariates选项中设置的变量(本例中为group)所对应的赋值情况和频率(Frequency)。最后一...
(1)Case Processing Summary 表 在Case Processing Summary 表中可以看出female 有216个个体,Male258个个体,均无缺失值。 (2)Descriptives 表 Descriptives Gender StatisticStd. ErrorCurrent SalaryFemaleMean$26,031.92$514.25895% Confidence Interval for MeanLower Bound$25,018.29 Upper Bound$27,045.55 5% Trimme...
1.Case Processing Summary 表格给出了分析数据的基本情况,其中包括事件发生数(Event)、删失数(Censored)和总数(Total)等信息。 2.Categorical Variable Codings 表格给出了 Categorical Covariates 选项中设置的变量(本例中为 group)所对应的赋值情况和频率(Frequency)。最后一列给出了变量编码的情况。脚注 b. Indica...
Output 解释 Case Processing Summary: 基本信息 Agglomeration Schedule: 系统聚类过程 Cluster Membership: 每个样本属于的类别 数据分析结论简述:选择欧式距离与最远距离,可以分2—3类,作为动态聚类法的铺垫。 要考察类别之间的差别,可以根据save的membership 计算每个类别在各自变量上的均值, 再做直观的比较。 K-Means...
首先检查是否存在缺失观测,纳入分析的观测数是否和数据库中观测数一致。Case Processing Summary表格如下图。 确认因变量的编码是否正确。Dependent Variable Encoding表格如下图。 观察分类自变量是否存在某一类观测数过少的情况,如果某项分类较少,可能不利于二项Logistic回归分析。本研究中,定义的分类自变量只有gender,因此...
(1)检查是否存在缺失观测,纳入分析的观测数是否符合数据库中观测数一致。Case Processing Summary表格如下图: (2)确认因变量的编码是否正确。Dependent Variable Encoding表格如下图: (3)观察各个分类自变量是否存在某一类观测数过少的情况,此时不利于二分类Logistic回归分析。Categorical Variables...
(1)Case Processing Summary表格给出了分析数据的基本情况,其中包括事件发生数(Event)、删失数(Censored)和总数(Total)等信息。 (2)Categorical Variable Codings表格给出了Categorical Covariates选项中设置的变量(本例中为group)所对应的赋值情况和频率(Frequency)。最后一列给出了变量编码的情况。脚注b. Indicator Pa...
SPSS输出的Cronbach's α检验结果包括很多。其中,第一个表格为Case Processing Summary,如下: 从表中可以看出,本研究共有315例有效数据(“Valid”行),没有缺失(“Excluded”行),总样本量为315例(“Total”行)。 Cronbach's α系数的结果如下: 本研究中测量员工工作满意度的Qu20-Qu25(共6条,“N of Items”...
1. Case Processing Summary表格给出了分析数据的基本情况,其中包括事件发生数(Event)、删失数(Censored)和总数(Total)等信息。 2.Categorical Variable Codings表格给出了Categorical Covariates选项中设置的变量(本例中为group)所对应的赋值情况和频率(Frequency)。最后一列给出了变量编码的情况。脚注b. Indicator Para...
(1)Case Processing Summary 给出的是数据的一般情况,这里不进行介绍。 (2)模型拟合优度检验 有两个,一个是似然比检验结果(Model Fitting Information).该检验的原假设是所有纳入自变量的系数为0,P(Sig.)<0.001,说明至少一个变量系数不为0,且具有统计学显著性。也就是模型整体有意义。