如何分析各因素中与因变量相关性

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

我不清楚你有多少个影响因素,这些影响因素是否分为了不同的类别?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

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

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，

正或负相关

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

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.

如果是看读某本书和性别之间是否有关系用关卡方检验

没用过,网上有相关的教程

自变量是最初变动的量,因变量是由于自变量变动而引起变动的量

多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并

有很多方法的方法一：求反函数symsxya1a2a3a4y=a1+a2*x+a3*x^2+a4*x^3;finverse(y,x)由于反函数不唯一,会有警告消息!方法二：求解方程symsxya1a2a

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

虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高（假设正相关）.其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚

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：

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

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

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?