因素分析维度间相关spss
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/25 15:51:01
不用管维度,把不同的人,对变量下的同一个问题的得分,做平均,就代表这个变量了,别的变量也一样,然后平均出来的两个或者多个变量做相关性分析,就行了再问:难道那些文献也都是这么做的?那样的话如果做描述性统
做相关分析与回归分析,不能做单因素分析.再问:那现在问题在这里,如何分析浓度对去除率影响是否显著?谢谢!
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
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在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html
SPSS因子分析吧,我现在做的论文就是因子分析法.大体列举下我论文里怎么做因子分析的.研究方向,因子分析法分析城市竞争力:因子分析法主要目的是浓缩数据,通过研究众多变量间的内在依赖关系,探求观测数据中
心理学里面的量表维度都是用平均分来代替的只有一维的就求总分好几个维度的就分别求每个维度的平均分
你说的协同作用在统计里面叫交互作用,你可以用多因素分析里面选择这个再分析一次,如果交互作用有统计学意义,那就支持了你的想法.还有,你即使交互作用没有统计学意义,你也需要做一个多因素的分析,不能只看单因
在spss中打开要处理的数据,点击“分析”下拉菜单中的“相关分析”.就可以选“相个相关变量分析”或“偏相关分析”.这样就可以对18个因素进行分析了.就分析结果,筛选出最主要的影响因素.
看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要
不用先做效度,然后做个维度的相关就行了直接相加算总分是最简单的再问:我就是想做维度相关性呢,比如说我做第一个维度跟第二个维度的相关性吧,第一个维度里面有7个问题,第二个维度里面有4个问题,难道要做这7
连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再
这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearsoncorrelation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的
囧……为什么我又站在这里给楼上的挑错……纠正一楼的错误,结果显示是默认小数位是3位而已,星号代表了被忽略了的小数位的那些值,双击一下原图就会看见被隐藏的四位以后的数值其他的没问题,两个图都是做出相关分
有没有相关性主要看P值也就是sig.(two-tailed),大于0.05不显著,小于0.05显著,小于0.01极显著.而上表可知,customersatis与brandvalueP值为0.396,与
老师意思是,要转化成齐性方差,才能进行单因素方差分析.方差分析的基本操作是:分析--比较均值--单因素ANOVA.希望对你有帮助,请及时采纳,谢谢.统计人刘得意
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
粗糙一点的话相关分析就可以啦.分析——相关——双变量,把变量选进去,看相关性,是正还是副.复杂点的就要用因子分析把每个层面降维成一个变量,在进行相关分析.下边是因子分析的步骤本来想给你截图的,可是传不
这就是方差分析的结论啊,如果你希望得到主效应和交互效应的具体大小,可以再做logit对数线性模型,分别看下主效应和交互效应的大小
QQ我,进我空间就知道了