用spss做性别与变量的相关-搜答案-搜狗做题网

你这么做肯定不行的,看看降维的分析吧,综合一下变量再问：降维分析用什么软件做啊怎么做啊再答：spss就能做啊，需要代做吗？再问：问题是降维分析能够显示出两变量见的像回归那样的线性关系吗比如有R方一些数

2变量分析可以做的有没有相关关系是由数据决定的,不是用统计方法做出来的再问：如果我有很多变量同时分析两两相关关系也是可以的吗？再答：可以的，spss允许的

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

pearsoncorrelation表示R值也就是皮尔逊相关系数R>0代表两变量正相关,R

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.

和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.

亲,你说清楚点,什么叫每个变量都是矩阵形式,是说一时间为维度吗?用spss是可以做回归的,包括一元和多元回归.

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

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

Statistics菜单的Correlate选项->PartialCorrelations过程看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlati

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

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

简单点说先看Sig.值,如果这个值

整合到一块?就是进行回归分析,将x123作为自变量,y作为因变量,求出三个自变量的回归系数,就可以拟合到一个多元回归方程里了如果说画图,是拟不到一块的,最多画出来的也是y和三个自变量的矩阵相关图,用来

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.

表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型；所对应的指标：R的平方（决定系数）deltaR的平

先做相关,再做线性回归,1.相关—双变量2.回归—线性再问：我现在就是不知道这个相关是怎么做的，因为它是两个连续变量，自然不能用方差分析了，那应该用什么方法呢？高人能否具体说一下SPSS当中应该怎么操

分3列录入即可我替别人做这类的数据分析蛮多的

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