spss怎么分析因变量和自变量之间的关系

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

简单来讲,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量.比如我们知道吃的东西多少对体重有影响,那么吃的量就是自变量,体重就是因变量当然,这只是化繁为简,在因果关系中,真正的变量间还有其他关系,可以类似这样来

如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分lo

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

TotalVarianceExplained（是这个表上有的,SPSS的结果里,下面是同一个表,横着显示不了）InitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoa

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

你确定了什么是因变量和自变量那就是了啊logistic回归的因变量必须是分类变量,有二分类的因变量和多分类因变量如果是二分类因变量,就是你说的因变量只有0和1两个编码的,就用二元logistic回归如

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

你没有做相关分析,你做的是回归分析结果主要是看回归系数我替别人做这类的数据分析蛮多的

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就

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

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

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

比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量.自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.

可以,但是要回归系数有统计学意义

（一）定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name

不行的呀,肯定不行的呀.得用因子分析算综合得分把不同的指标整合到一起撒.你取平均数肯定不合理的啊.ppv课学习网站再问：是用因子分析提取公因子这样吗？再答：恩。提取因子以后，在算综合得分、就成一个了再