spss自变量和因变量怎么确定

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

先读题关键是每次只对一个自变量进行实验,其他自变量则加以控制变量是土壤、水、阳光第一步一号花盆里用土壤种上种子不加水不照光观察第二步二号花盆里放一个种子(无土壤）给它水不照光观察第三步三号花盆里放一个

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

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

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

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

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

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

题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.

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

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

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