您好，能帮我看看这组数据怎么分析吗？在SPSS中用Duncan做出来的。 treatment 1是对照。Subset for alpha = 0.05Treatment N 1
74.4433Sig.
.124 .097还有，用 a、b、c、ab 等等怎么表示他们的显著啊性差异啊Multiple ComparisonsXDunnett t (<control)a
95% Confidence Interval(I) Treatment (J) Treatment Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. Upper Bound2
18.8272a. Dunnett t-tests treat one group as a control, and compare all other groups against it.
结果分析：5个处理组分为两个子集，子集内的处理组无差异，子集间的处理组有差异。子集1包含：1，3，4，5处理组，子集2包含：2，3，5处理组。即1组与2组有差异，4组与2组有差异，其余处理组之间无差异。如果treatment 1是对照，而其他与之相比，则应选择Dunnett。不清楚此处“a、b、c、ab”是什么，是否想行进多因素分析，想分析a因素、b因素、c因素、以及a与b的交互作用。
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烦请大神帮我看看这个图表的数据怎么分析啊？这是spss生成的图表
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提问者采纳
只要一个自变量贷款总额。所以模型最终筛选到6结束的，因为加上其他那么多自变量，你的自变量最终筛选就剩下一个 “贷款总额”就足够了。所以根据逐步回归的结果，它的解释率跟前面有那么多自变量的解释率相差不大，也就是最终保留了一个自变量如果单纯从解释率来看的话，模型1是将全部自变量纳入后进行的回归结果，由于采用逐步回归的方式 会自动剔除部分有共线性的变量，最佳模型就是最后的模型6。但是从模型的简洁性来看你这个应该是在回归的时候 采用了逐步回归的方法进行的分析结果，模型2-模型6是逐步在前一步的基础上删除某个自变量后的结果，可以选择模型5 因为解释率最高，主要看调整后的R Square。从模型1-6是逐步递进的
提问者评价
谢谢你的回答！很详细也很周到
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其他1条回答
1%的变异量，而整体检验的结果也会达到显著
由表spss总共操作了六次
模型1的r可知你的6个预测变量与因变量的多元相关系数为0.6个预测变量共可解释因变量的52，即决定系数0，调整后的决定系数0.722.013， square是多元相关系数的平方，回归模型误差军方和估计标准误为4.521.396。所以依次看下来模型1的解释量最大进入各回归模型的自变量的回归系数均达到了显著水平
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出门在外也不愁哪位大神能帮我用spss做一下分析，论文难产了，救急！！！！！_百度宝宝知道}