多变量与单一变量的相关性分析

了不同的类别?如果因素特别多,比较起来会麻烦一些,而且可能不同因素间本身就存在相关性；你如果在设计问卷的时候已经有明确的分类,你可以每个类别计算一个总分（加权或简单平均）,以每个类别的总分为自变量,导

相关分析,和是否保留变量没任何关系你说的是相关分析的显著性如果不显著,2个原因1是你设计有误,数据收集的质量控制不好2是数据原本如此,不能改变事实我经常帮别人做这类的数据分析的再问：额，我发现是版本问

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

不是很确定,当做抛砖引玉的.将各项目或者题目（是不是您所说的因素呢）得分相加获得总分,然后用被试在单一项目上的得分与总分做相关,就获得每个项目的区分度.效度做内容效度的时候一般都是文字论证分析,不做量

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

单变量multi-variable是大学第三学期的课程calBC只等同于大学一年的数学.区别不是那么好解释.建议学好APBC就是.看书,上网看教程.需要笔记的话我有多变量的.再多做练习

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

有的啊,发过来吧我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

可以把所有变量一起做相关吧,analyze-correlate-bivariatecorrelations,把你这五个因素都加入variables,选pearson或者spearman,结果出来有个c

Analyza->Correlate->Bivariate,把4个变量都右边放入变量框,结果你只看第一变量那一行或那一列就行.

欢迎使用 Minitab,请按 F1 获得有关帮助. 回归分析: Y 与 X回归方程为Y = 135 

最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问

不能,所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系,但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性,所以不能算作模型

陆地自然带\x09气候类型\x09典型植被\x09典型动物\x09典型土壤热带雨林带\x09热带雨林气候\x09热带雨林\x09猩猩,河马\x09砖红壤\x09热带季风气候\x09热带季雨林\x09象

简单,采用anlyze---TABLES功能就可以了.原理是先在MultipleResponseSets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用customtables中找到这个新变量

显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察

看里面的Pearson那一行就是相关系数是正数为正相关负数为负相关一般来说|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?