用SPSS做出一个因变量多个自变量的相关性结果,不知道怎么分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/07 13:31:35
重复测量资料的分析,一般采用混合线性模型做回归.你自己可翻翻书,学下然后用SPSS或者SAS跑一下就OK了,注意前置条件符合即可.
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
因变量就是指的一个变量,如果有多个指标,那么因变量又无法直接观测,那就是潜变量模型了
将你和结果的模拟y与真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的
共线性的话,采用岭回归或者主成份回归来做可以避免,亦或者用逐步回归也成.
你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析
实际上光从结果(sig)来看,两个变量4和7在模型中都不显著,即对因变量的预测都无明显作用,尤其是变量4.因不知你变量的具体信息,也不知道你对这个方法的使用是否正确,数据量大不大等.再问:这位高手,请
这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明
可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可
先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问:谢谢哈!那再请问一下啊,怎么用SPSS绘制一个因变量和
你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法再问:首先感谢您的回答,谢谢!朋友,是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象,当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中,如果方程中少了其中几个变
不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问:开始的时候我纳入了控制变量啊,我把所有的变量一起弄进去做线性回归,各变量之间相关
要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做
这个地方需要做典型相关分析,我给你个典型相关分析的SPSS程序:(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口.在语句窗口中输入下面的语句:INCLUDE'D:\SpssWin\Ca
因变量是千位,自变量是亿都没有问题,自变量大小对因变量不会有什么影响,关键是看数据本省有无突变,是两组数据的变化特征是否一致的问题,不能从数据大小来判定,相关性不高,是指标选取或指标变化与因变量不一致
没用过,网上有相关的教程
可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析(当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多
这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C.一元线性回归方程y=ax+b,系数a>0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a<0相反.二元线性回归方程是y=ax1+b
可以通过“多分类Logistic回归”完成,Analyze——Regression——MultinomialLogisticRegression▲Dependent:战略类型▲Factor(s):自变
楼上正解,按你描述,应该是两因素方差分析.再问:之前我也是这么想的,但是不是,y123不是y的三个水平,测的东西不一样。确定不是,已考虑过两因素,再答:朋友,解决了吗?没有的话,可以把数据发给我,帮你