如何用spss对两组变量进行相关性分析

方差分析有很多种有完全随机设计随机区组设计析因设计等可以用anlyse--generallinearmodel--univariate进行anlyse--comparemeans--onewayano

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

这题我只会不用spss解,算出它的SSA,SSE,SST,SSB,然后用SAB=SST-SSA-SSB-SSE,在算均方,查相应自由度的F分布表,和SAB做比较,就可以知道是否存在交互作用.你看下商务

好像不可以的方差分析需要2个以上的一组数据你这个两个因素交叉点只有一个数据分析不了

工具加载宏分析工具库选定确定工具数据分析有三种方差分析方法不知有没有你想要的.再问：貌似不太行。我能做出每一个因素的差异，但无法得出28个因素的综合差异

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

无需处理可以直接进行回归分析

看到好多次了……LZ不放下次问的时候先百度知道一下或者进行方差分析时,除研究因素外应保证其他条件的一致.这就要用到协方差分析.协方差分析是利用线性回归的方法消除混杂因素的影响后进行方差分析.协方差分析

你说的协同作用在统计里面叫交互作用,你可以用多因素分析里面选择这个再分析一次,如果交互作用有统计学意义,那就支持了你的想法.还有,你即使交互作用没有统计学意义,你也需要做一个多因素的分析,不能只看单因

主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的

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

用stata可以对矩阵做聚类分析换个思维：矩阵的每一列其实都是一个变量

第一步：建立数据1.打开SPSS2.在左下角点”variableview”3.在左上角输入“调查问卷”——将“Type类型”调成“sting字符型”——“Decimals小数点”位数改成“0”4.从第

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

Analyze->Classify->里面有4种情况,你知道你的数据是属于哪一种呀

t检验有很多不同的种类,在spss当中包括：单样本均数检验、独立样本均数检验、相关样本均数检验、anova等等,根据不同的数据和不同的情况选择合适的检验方式.具体的例子和步骤见三篇文章：均数检验的大概

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

效度的话有很多种效度,因此关于效度的检验方法也不是一种,个人根据情况可以采用不同的方式有区分效度,得分最高和得分最低的人群之间是否有显著差异,这是区分效度校标效度,需要事先有一个校标题目作为参考,比如

SPSS数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系,从而使数据具有可比性,可以举个简单的例子,一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较?只有通过数据标准化,都把它们标准到同一个标准时才具有可比

可以通过“多分类Logistic回归”完成,Analyze——Regression——MultinomialLogisticRegression▲Dependent:战略类型▲Factor(s):自变