spss 统计中，如何统计多少男生选择某个答案，多少女生选择了哪些答案，在线等

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。

交互项系数衡量的是一个变量对于“另一个变量对因变量影响能力”的影响，通常X1是dummy，比如X1是男女，X是智商，因变量是收入，其系数衡量的是智商对于提高收入的作用的性别差异

用SPSS进行回归分析，实例操作如下：单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。

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固定效应和交叉变量是多元统计学中的两个概念。固定效应是指那些在所有实验对象中都是不变的因素；而交叉变量是指实验对象之间变化的因素。也就是说，固定效应不包括交叉变量。实际上，固定效应和交叉变量在多元线性回归模型分析时是需要考虑的两个因素。固定效应包括截距、时间、场地等在所有实验对象都是不变的，而交叉变量则是不同实验对象之间变化的因素。

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。（南心网 SPSS调节效应回归分析）

对于交叉分类的两个变量，判断自变量与因变量是否存在差异：计算两个自变量的乘积，把这个乘积当成一个新的独立自变量，在计算其与因变量的显著性关系。绘制散点图矩阵，看每个自变量是否和因变量属于线性关系，如果每个自变量跟因变量都属于线性，那么可以认为是线性关系。如果残差与自变量没有任何关系，而是围绕着0上下波动，也认为线性关系合理。含义在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。

交叉表有三个变量。交叉表有三个变量，分别是行变量、列变量和分组变量，一个行变量和一个列变量可以形成一个二维交叉表，再指定一个分组变量作为控制变量（也称层变量）就形成三维交叉表。如果可以指定多个行、列、控制变量，就会形成复杂的多维交叉表。交叉表的变量可以是数值型、字符型或者短字符串变量。

交叉列表是研究变量间关系的最重要工具，这种方法的基本思想是，结合对其他问题的回答来考察对相应问题的答案。在商务调研中，交叉列表是适用最为经常、最为广泛的一种方法。双向交叉列表是同时有两个变量参加交叉分组的频数分布表，这种频数分布表称为列联表。它是更复杂形式交叉列表的基础。 希望对您有用！

用tab命令来做，或者直接genr

FB80和FB122是Modbus功能库里的块,如果没有使用的话,不应当调用,建议从CFC的交叉参考里看一下.就是CFC里那个双箭头交叉的工具.

首先要看两个交叉变量是什么类型的，分类变量还是连续变量一般来讲是生成新的变量如 a1 a2两个变量，gen a1a2=a1*a2然后把新生成的交叉变量加入模型，看这个变量p值是否显著“发现变量数量减少了”可能是由于产生新变量过程中产生了缺失值，模型拟合的时候删掉了有缺失值的case个人理解，如有不适，欢迎交流

市场营销三变量交叉列表画法如下：1、我们将下图所示的原始Excel数据制作成一份交叉表。将数据上传数据观后，进入图表编辑器，点击右上角的图表类型，选择“交叉表”。2、在左侧，点击图示“+”号可添加字段。在列的位置放入“主要负责人”，在行的位置放入“推送内容”，在值的位置放入“阅读量”、“点赞量”。3、这样就可以得到一份简单的交叉表，可以综合查看不同人所负责的不同文章的阅读情况和点赞情况。

三变量交叉列表是一种数据分析方法，将三个变量的数据交叉表示在一个表格中，用于展示不同变量之间的交互作用。其特点包括：展示多维度交叉：三变量交叉列表将三个变量的数据交叉，可以展示多维度的数据交叉情况。明确变量之间关系：三变量交叉列表可以清楚地展示变量之间的关系，例如变量A在变量B和C中的表现，或者变量B与C关系之间的影响。可视化数据：三变量交叉列表可以将数据以可视化的形式展示，便于用户直观地分析和理解数据。分析数据趋势：通过三变量交叉列表可以观察到不同变量的趋势，比如年份对某个特定指标的影响。比较不同参数：三变量交叉列表可以将不同参数的数据进行比较，帮助用户选择最优参数或方案。总的来说，三变量交叉列表可以将多个变量的数据进行交叉和比较，从而帮助用户更深入地分析数据特征和趋势，研究变量之间的关系，提高数据分析的效率和精度。

应为在stata中，i.year 这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。 你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，Interaction expansion，或者是使用 Data > Create or change data > Other variable...

交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。

虚拟变量用交叉项的作用是分离异常因素的影响。虚拟变量法进行结构变动检验，并不是要检验虚拟变量和所有解释变量的交叉项。只需要检查有变动差距的变量有可以。

spss中交叉表分析怎么增加限制变量个数SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种：（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为：其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：（3） 系数（Phi and Cramer"s V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。交叉列联表分析的具体操作步骤如下：打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。

简单,采用anlyze---TABLES功能就可以了.原理是先在Multiple Response Sets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用custom tables中找到这个新变量（通常在最下面）功能对新变量操作,输出频数分析结果.

对多重共线性的两点认识：①在实际中，多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题，有意义的区分不在于有和无，而在于多重共线性的程度。②多重共线性是针对固定的解释变量而言，是一种样本的特征，而非总体的特征。消除多重共线性的方法：1.增加样本容量2.利用先验信息改变3.删除不必要的解释变量：参数的约束形式4.其它方法：逐步回归法，岭回归（ridgeregression）,主成分分析（principalcomponents）.这些方法spss都可以做的，你在数据分析的子菜单下可以找到相应的做法。删除不必要的方法的时候，最好使用一下逐步回归法，这样比较科学一点。主成分分析的方法使用比较简单科学，本人介意用该方法。

可以。交互项说明有调节效应，调节变量不显著说明这个调节变量在控制了自变量和调节项之后单独的作用，简单说就是调节效应存在。

查找某个地址是否已经使用不是用交叉参考，而是“分配”，就是交叉参考的下边那个选项交叉参考一般是用来查看当前各个程序块的调用关系的窗口的上方有一个过滤按钮，可以选择需要显示的地址类型除此之外，已经使用的数字量地址会用叉号标识，字节、字、双字会用引线标识

交互作用：一个自变量对因变量的影响在另一个或多个自变量不同水平上的表现不同。具体表现为线图交互。

就是计算两个自变量的乘积，把这个乘积当成一个新的独立自变量，在计算其与因变量的显著性关系。

一个比例的两个外项互为倒数，乘积是1；那么它的两个内项也互为倒数，乘积也一定是1．故判断为：√．

交叉滞后是两个变量交叉—滞后法的一般策略是，首先获得随时间变化的若干相关系数，然后依据这些相关系数的大小和方向，确定是什么因素导致了什么结果。因果关系一般有这样的特点：当一个变量是原因，另一个变量是结果时，结果变量的变化总是滞后于原因变量，而且这两个变量存在着高相关，所以追踪测查变量间的相关可能会得到因果的结论。交叉滞后相关设计就是要获得变量自身和变量间随时间变化的相关系数，然后依据这些相关系数确定哪一个是原因变量，哪一个是结果变量。在比较相关系数时，有一个基本假设，如果是一个变量A引起了另一个变量B的变化，即A是原因变量，B是结果变量，那么第一次测量的A与第二次测量的B的相关程度，应该远大于第一次测量的B与第二次测量的A之间的相关，同时，因为原因变量的相对稳定，A的两次测量间的相关也会大于B的两次测量间的相关。

在交叉表中分析即可，在单元格中勾选行列百分比。（南心网）

对一个债券来说，如果经历大萧条，它价格下降的量是a，如果被评级机构降级，它价格下降的量是b，那么如果它是在大萧条的时候被评级机构降级，那么它价格下降的量远远超过a+b，这个超过的部分也由交叉变量来刻画。

高数吗

1、编译参数设置错误：一般来说，linux交叉编译环境变量设置不成功的原因，最大的可能是编译参数设置错误。2、环境变量没有配置好：还有可能是环境变量没有配置好，尤其是PATH环境变量，它指定了编译器、库文件等等的路径，如果没有配置好，编译环境变量设置就会失败。3、编译器版本不匹配：另外，如果编译器版本不匹配，也会导致linux交叉编译环境变量设置不成功，因此，要确保编译器版本和操作系统版本是匹配的，这样才能保证编译环境变量设置成功。4、编译器本身存在问题：有的时候，编译器本身也可能存在问题，这也会导致linux交叉编译环境变量设置不成功，因此，在设置编译环境变量之前，要确保编译器是完好无损的。

交叉项分析一般是两个变量交叉，只要在analysis->crosstab下面，把变量选进去就行了。跟你说的方程没什么关系

虚拟变量模型表示相互交叉还是相互重叠看法：1、在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定。2、有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。3、关于定型变量中哪个取0哪个取1是任意的，不影响检验结果，若定型变量取值为0，所对应的类别称为基础类别。

在实际分析中，除了需要对单个变量的数据分布情况进行分析外，还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系，这种分析就称为交叉列联表分析。当所观察的现象同时与两个因素有关时，如某种服装的销量受价格和居民收入的影响，某种产品的生产成本受原材料价格和产量的影响等，通过交叉列联表分析，可以较好地反映出这两个因素之间有无关联性及两个因素与所观察现象之间的相关关系。因此，数据交叉列联表分析主要包括两个基本任务：一是根据收集的样本数据，产生二维或多维交叉列联表；二是在交叉列联表的基础上，对两个变量间是否存在相关性进行检验。要获得变量之间的相关性，仅仅靠描述性统计的数据是不够的，还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。常用的衡量变量间相关程度的统计量是简单相关系数，但在交叉列联表分析中，由于行列变量往往不是连续变量，不符合计算简单相关系数的前提条件。因此，需要根据变量的性质选择其他的相关系数，如Kendall等级相关系数、Eta值等。SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。

你暂时不用多重响应分析，先用普通的频数分析，看看是否所有的变量下面都会出结果

在分析企业基本情况时，可以使用SPSS中的描述性统计分析和交叉表分析等方法。描述性统计分析可以帮助您了解企业基本情况的概括性信息，例如平均值、中位数、标准差、最小值和最大值等。您可以使用SPSS的“描述性统计”功能来计算这些指标并生成报告。另一种常用的分析方法是交叉表分析，它可以帮助您了解不同变量之间的关系和交叉情况。您可以使用SPSS的“交叉表”功能来生成交叉表并计算各种交叉变量之间的相关性。除此之外，SPSS还提供了其他一些分析方法，例如因子分析、聚类分析和回归分析等，这些方法可以帮助您进一步挖掘企业基本情况中的潜在信息和关系。总之，在使用SPSS进行企业基本情况分析时，您可以根据需要选择不同的分析方法，并使用SPSS的各种功能和工具来计算和生成相关统计指标和报告。

你的结果变量是等级性的如果想分析不同城市经济状况有没有差异的话 可以采用秩和检验

二进制和实数都是编码方法，对于不同的编码方法，他们相应的交叉策略可能有所不同。你说的交叉应该就是你理解的那样，即r*x1表示个体x1中每个变量都乘以r。二进制编码的个体一般不进行这样的交叉方式，往往是单点交叉、两点交叉等。

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。

最瘦的人 帘卷西风，人比黄花瘦。 ★最快的船 两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。 ★最深的情 桃花潭水深千尺，不及汪伦送我情。 ★最深的雪 夜来城外三尺雪，晓驾碳车辗冰辙。 ★最多的愁 问君能有几多愁，恰似一江春水向东流。 ★最难找的人 只在此山中，云深不知处。 ★最长的头发 白发三千丈，缘愁似个长。 ★最穷的女

交叉列表分析是两个变量之间关系的分析方法。被分析的变量可以是定类变量，也可以是定序变量。

变量的单位问题？？？

应为在stata中，i.year 这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，Interaction expansion，或者是使用 Data > Create or change data > Other variable-creation commands > Interaction expansion 来生成交叉变量

评估分数B是否可以替换分数A 1.A分值越高，客户坏的可能性越高 2.B分值越高，客户坏的可能性越低 分数B是不可以替换分数A，偏移明显. 参考文档： https://www.cnblogs.com/panchuangai/p/13829272.html

这个是多元线性回归，我可以的

问题一：spss中的交叉分析法什么意思 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是位点，A用1表示，C用2表示， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后，点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里 ，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 问题二：描述性分析及交叉分析是什么意思 什么 问题三：什么是交叉分析法 交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。交叉分析法的实例 比如：A公司的各项主要财务指标与B公司的各项主要财务指标横向对比较为逊色。但如果进行纵向对比分析，发现A公司的各项财务指标是逐年上升的，而B公司的各项财务指标是停滞不前或缓慢上升的，甚至有下降的兆头。因此，股票购买者应保持清醒头脑，适当考虑一下是否要“改换门庭”，购买A公司的股票。 例如：A公司净资产收益率为0.35%，营业利润率为0.74%，每股收益为0.009(元)。 而假设B公司净资产收益率为10%，营业利润率为12%，每股收益为0.57(元)。这些指标反映出B公司优于A公司。但是假设A公司自己和自己比，则上述各项指标都在逐年上升，而B公司自己和自己比，则上述各项指标都在逐年下降。 编辑： 陈金康 问题四：相关分析 交叉分析 的差别 10分 交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。 相关分析是社会学中较为普遍采用的一种资料分析的方法。根据相关的准则，以直线为准,称作直线相关；以非直线为准,称作非直线相关。无论是直线相关或非直线相关，都可以进一步根据变量数目来分类。 问题五：请教：SPSS交叉列表的结果分析！！ 【重要】 15分 sig 问题六：spss多选题交叉分析行列怎样选择 根据自己的研究需要选择行列 问题七：求教，请教一下如何做EIQ交叉分析。 个人认为，如，IQ和IK交叉分析，只是在IQ和IK分析的基础上，加以归类，如将某些即销量大、又受订次数多的品项归为一类，依次将所有品项分成若干类。操作方面，IQ和IK分析是由excel完成，后面的交叉分析应该是人工完成。盼高手前来解答。 查看原帖>> 问题八：在excel中，做交叉分析，适合使用什么图表类型表示？ 看你做什么实例的交差分析了，问题太抽象了

比如说地图上一块矩形图斑表示一栋建筑，这是形状变量，它在地图上朝南，这是方向变量。形状变量与方向变量组合，对应实际建筑的大小和朝向。如果不同图斑用不同颜色表示，就是再与颜色变量组合，这样还能表现出属性差异。

两个变量落后交叉相关系数高表示什么?落后是滞后、延迟的意思吧？英文为：delay交叉相关是互相关的意思吧？英文为：cross correlation两个变量：x(t) 和 y(t+τ)即y(t)延迟了τ时间滞后两变量之间的相关关系。这个相关系数值高（大）表示x(t) 和 y(t+τ)两个变量之间的‘相似性"高或者说x(t) 和 y(t+τ)两个波形非常接近。比如说：x＝sin x，y=sin x，因为x=y，所以相关性最大；如果x=sin x，y=cos x那么由于正余弦函数的正交性，使得x、y的相关性为0。如果x = sin x，y = cos (x+π/2)，那么再算相关系数，其值很高！原因是：y延迟π/2之后，与x的波形又趋于一致了。因此，两个变量‘落后"‘交叉相关"系数高表示：延迟一个时间后，两个变量x、y的波形非常相似的意思！在此，只作‘形象"的说明，不作复杂公式推演。仅供参考。

列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。这里是按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表，若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。3维及以上的列联表通常称为“多维列联表”或“高维列联表”，而一维列联表就是频数分布表。

没有这种方法有交叉分析，有相关分析，没有交叉相关分析你可能要做的是相关分析吧，在correlation里面做我替别人做这类的数据分析蛮多的

1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，点击确定。4、确定后得出的结果，呈显著相关。5、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。6、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。