怎么用SPSS进行回归方程变量的T检验
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/05 10:24:02
因变量是一个连续变量,但自变量分别是两个顺序变量,请问这样可以做回归分析做回归分析的变量必须要求是连续的但也有社会学方面的学者做这样的回归但这再问:谢谢您,我也看到这个信息了,但还是没有找到适用的资料
如果是做线性回归,用Linear过程,将自变量、因变量设置好,还可以设置自变量的选入方法,OK以后,它就会出来你想要的结果.有回归方程的检验,你要的回归系数t检验,R平方等等.
1,画散点图,可以看出是个抛物线,也就是个一元二次方程.还不确定的话,可选择回归--曲线估计,把所有的回归模型全选上,拟合后看R2,最大的为二次方和立方,立方的第四个参数为0,所以实际上还是个二次方.
纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的
用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归
这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问:模型已经有了,是个多元双曲模型,a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4,
要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平:0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就
对的系数不显著的的提出就行了再问:如果结果中Sig.值都大于0.05,是不是该换个因变量?再答:你的自变量是不是不合理啊再问:怎么看合不合理?
是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR
x1,x2...x5是5个自变量,1个y因变量.系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956E-6,sig.也即P值=1>0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,P=0.00
你先将数据进行排序,再设置一个新的变量叫分组.分别选择几个大数据作为第一组,输入1;选择几个小的数据作为第二组,输入2.这样再进行独立样本T检验
分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用
最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB
在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值(A/B/C/D),这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用
一个模型是加入了那些不显著变量的,一个是没有加入不显著变量的,两个模型的残差做差,然后除以自由度,就可以算出来score了.再问:变量为x、y、z、m、n、q,m显著性p值最小,先进入方程,如图,然后
一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm
你要看系数的这个表格我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:已经会了,谢谢
进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.
这样给你解释虚拟变量吧,不然按照原理也说不清楚虚拟变量是需要自己进行转换的就相当于你把年级分成5列变量,分别是是否1年级、是否2年级、是否3年级、是否4年级、是否5年级,然后赋值时就是全部用0和1编码
你参考我的另一个回答就可以了:http://zhidao.baidu.com/question/255879763.html