spss中如何确定因变量和几个组之间存在相关性

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/31 04:36:13
spss中如何确定因变量和几个组之间存在相关性
用SPSS要怎么进行相关分析和回归分析,多自变量和多因变量

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

SPSS,我以全国各省作为自变量,每个自变量有6个因变量,因子分析后得到两个因子F1和F2,请问接下来该如何分析?

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

我的因变量是0和1,SPSS中逻辑回归的具体怎么操作啊,不知道哪里放因变量哪里放自变量

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

用SPSS怎样确定一个因变量何多个自变量之间是否存在线性关系

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

你好!请问spss软件中怎么进行一元线性回归的逐步运算呢?我研究的是有一个因变量A和四个自变量的问题请问

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是(analyza-regression-linear),在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

如何在Eviews中对自变量和因变量取对数?

在工作文件窗口中选取Genr打开生成序列对话框.在打开的生成新序列对话框中,输入生成新序列的方程,然后点OK.此时生成的ly是y的自然对数.用同样的方法生成lnx.然后进行最小二乘估计.

如何输入spss自变量,因变量做回归分析,我已有excel版的自变量和因变量数据

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

如何使用SPSS确定影响因素

针对你的问题,提出一点建议:首先要做全面或抽样调查,对于调查结果,可以用SPSS软件的主成分分析进行分析,找出主要影响因子.

如何确定相关关系中的因变量和自变量

1.在实际问题中.关键:因变量随自变量变化而变化.其次,研究的目的及方便于问题的研究.以矩形面积问题为例.从理论上讲,长a,宽b,面积S都有资格当因变量或自变量.它们有众所周知的关系式S=ab如果我们

多个自变量多个因变量用SPSS如何分析?

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

如何区分自变量和因变量

两个变量之间有一个关系,这两个变量本来就是平等的,客观上是没有区别的.但是对于应用问题,主观上是可以有自己的判断的.例如:C=2∏R.一般看来.R是自变量.但是,题目如果给的是周长C.那么C就应该看成

如何确定函数的自变量和因变量,

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是:要含有两个变量二是:一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值,这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量,另一个是

单因素多因变量如何进行spss分析

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

回归分析中如何让虚拟变量和因变量有显著相关性?

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

SPSS中自变量和因变量如何输入

(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

关于spss的,如果自变量和因变量都有多个指标,该如何进行相关性分析呢?可以把多个指标间取个平均数?

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

spss中ACF图和PACF土豆为拖尾,怎么确定p和q

你要看拖尾是针对序列的自相关系数、还是偏相关系数,若不能很快的趋近0,表明是拖尾的;这两种相关系数拖尾分别代表ARMA模型为MA模型或AR模型,还有可能是ARMA模型,前提是序列是平稳的.