双因素方差分析：若一个变量值对应一个数据就选择无重复双因素分析，反之选可重复
以课上小测中的题为例：
a(A)为置信水平，题中说多少就是多少
结果中注意F和F crit
F=10.693 F crit（临界值）为5.29
10693>5.29 所以不同机器对填装量有显著影响
6. 回归分析
计算相关系数和回归方程是用回归分析。
计算相关系数
EXCEL：
或者用CORREL函数
SPSS：
0.759为相关系数。如果相关系数通过单侧检验，则会有一个* ，若有两个**则表示通过双侧检验。如果相关系数为负值则是负相关。
回归方程计算（一元线性回归方程 y=ax+b）：
Analyze---Rogression---Linear
自变量x放入Independent中因变量y放入Dependent中
PS：电脑没装SPSS11.5 图是网上找的，仅为了说明如何看结果。
对应方程中的常数b对应方程中的系数a
对应相关系数
如果出现如小测中第四问那种问题则将数据带入求出的回归方程即可得出结果
7. 聚类分析(spss)
具体见书P286 讲的非常清楚。样本间距离和类间距离计算方法见老师给的PDF第十章！
8. 卡方分布和列联分析
SPSS拟合优度检验：
首先用频数对分组变量进行加权
Data---Weight cases(以小测中第四题为例，把Weight cases by设置为人数那列数据)
Analyze---Nonparametric Tests---Chi Square(卡方分布)
若期望比例相同则直接点OK 若期望比例不同，需要在Values中依次添加，注意要从小到大
若分析结果中 Sig >0.05 则接受理论与实际分布一致的原假设，反之拒绝。如果出现了天坑的Sig=0.05的情况 老师说可以回答理论上无法判断或者基本没有区别。
拟合优度检验 原假设一般选观测值和期望值一致
SPSS独立性检验（列联表）
原始数据不需要做权重，直接进行列联分析，若拿到了经过处理的列联表数据则需要先进行加权。
Analyze---Descriptive Statistic---Crosstabs
下图以PDF第八章 例题8.4为例
结果看第一行的Sig值
Sig=0.107 >0.05 接受原假设 独立
独立性检验 原假设一般选两个变量是独立的