变量在spss相关分析结果不相关，还要进入amos吗？

简要举例说明在分析双变量的关系时，t检验和卡方检验的主要区别。 正确答案： 分析双变量关系时，t检验和卡方检验都是主要用于检验这两个变量之间是否存在显著关系。t检验主要用于对一个为数值型变量、另一个为分类变量且只有两个类别的变量的双变量关系的统计显著性检验。卡方检验主要用于对两个分类变量之间的相关性进行统计检验，判断变量之间是否存在显著关系。 例如，我们想考察收入与性别是否存在关系，或者两性的收入是否存在显著差异，可以用两独立样本t检验。如果我们想考察职业与性别是否存在关系，而职业和性别都是分类变量，那么可以用卡方检验考察不同性别之间职业是否存在显著差异。

需要。在SPSS相关性分析中，p值表示样本数据中两个变量之间相关性的显著性，p值越小，说明相关性越显著，所以在双变量(x,y)的相关与回归分析中需要考虑p值。在线性回归中，p<0.01(或者0.05)表?两个变量?常显著(显著)线性相关。

执行工具栏[分析A]/相关[C]/双变量[B]程序，打开【双变量相关】对话窗口如果您是希望进行偏相关分析，请用鼠标选择偏相关[R]；最常用到的是双变量相关分析和偏相关分析，偏相关分析控制了其他变量对该变量的影响，只研究某一变量对这一变量的影响。选择你所要研究的变量，以及分析方法，SPSS提供了三种相关系数，Pearson相关系数，kendall相关系数，Spearman相关系数，选择单侧检验还是双侧检验，如果您事先知道变量之间是正相关还是负相关请选择单侧检验，如果不知道，请选择双侧检验。最后，按【确定】按钮，输出结果。由输出结果可以看出，E1E2两个变量在0.01水平（双侧）上显著相关。

两者之间的关系不显著

比方说，分析x和y的相关系数，x是变量，每个个案的值不一定是多少；而y却不是变量，就是每个个案在y上的取值都是一样的。

1、打开数据文件2、菜单“分析”-”相关”-“双变量”，英文菜单就是：Analyze-Correlate-Bivariate3、将所有变量放入右边变量框，取消显示Sig4、结果就是你给出的图片

偏相关控制了其他变量的影响

不能，所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系，但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性，所以不能算作模型

偏相关和简单双变量相关结果符号相反是正常的，回归分析结果也是如此，因为偏相关和回归分析涉及多个变量，而多个变量的分析暗含着控制其他变量之后再分析特定变量之间的关系。

当然可以，会把所有变量的两两相关计算出来

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%ci。

在 SPSS 中，变量的备注信息并不会影响变量的分析。你可以在数据编辑界面中删除或修改变量的备注信息，但这并不会对变量的分析造成影响。因此，如果你无法从分析双变量相关性这个框里找到某个变量，可能是因为该变量在数据中不存在，或者没有被正确地输入到 SPSS 中。如果你需要进行数据分析，并且想要使用某些备注信息来更好地理解数据，你可以使用 SPSS 中的变量标签功能。变量标签是一种可以用来描述变量的文字，可以用来说明变量的含义、数据来源、数据收集方式等信息，有助于更好地理解数据。在 SPSS 中，你可以通过点击数据编辑界面中某个变量的名称，然后在“变量属性”窗口中输入标签信息来添加变量标签。在进行数据分析时，你可以通过查看变量标签来更好地理解数据。

根据李克特量表 的维度 将每个维度下面包含的若干小题得分求均值来代表该维度的得分。之后就可以直接针对这个维度得分进行一系列相关分析了

如果是两个组之间做相关分析,即两个变量之间的相关分析.不论一共有多少个组,都使用双变量相关分析,具体操作如下. 分析-相关-双变量-将要比较的所有组都移入右边的“变量”框 选项根据自己的需要进行勾选 相关系数：Pearson,或者后两种,各有各的特点,此处建议就用默认勾选‘ 显著性检验：双侧检验 运行 出结果

相关系数好低啊....回归后拟合度肯定不太好

不应该。可能有些变量的“变量类型”是“字符串变量”，而“字符串变量”不能参与计算，所以显示不出来。

bivariate analysis：二元分析、双变量分析双变量分析是两个变量统计分析技术在社会研究中的运用。又称二元分析。它的分类方法很多，主要有按变量层次分类和按功能分类。双变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有两个变量（或称因素、指标）以上，同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。1930年代它在理论上发展很快，但由于计算复杂，实际应用很少。1970年代以来由于计算机的蓬勃发展和普及，双变量统计分析已渗入到几乎所有的学科。到80年代后期，计算机软件包已很普遍，使用也方便，因此多变量分析方法也更为普及。变量统计分析（Multivariate Statistical Analysis),又称多元统计分析，简称多变量分析，为统计学的一支，常用於管理科学、社会科学和生命科学等领域中。多变量分析主要用於分析拥有多个变数的资料，探讨资料彼此之间的关联性或是釐清资料的结构，而有别於传统统计方法所著重的参数估计以及假设检定。由於多变量分析方法需要复杂且大量的计算，因此多借助电脑来进行运算，常用的统计套装软体有SAS、SPSS、Statistica等。常见分析方法主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）因素分析（Factor Analysis）判别分析（Discriminant Analysis）群集分析（Cluster Analysis）典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）结构方程式模式（Structural Equation Model, SEM）线性结构相关模式（Linear Structure Relation, LISREL）- 为SEM成员

1、打开SPSS软件，输入两列数据，如下图所示；2、用鼠标在工具栏上一次点击“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示；3、进入要分析的变量，将两个变量都选定，相关系数选择Pearson，显著性检验选择双侧检验，标记显著性相关，如下图所示；4、选择其他相关需要，如均值与标准差，缺失值的选择，然后点击继续，如下图所示；5、在bootstrap菜单中打勾，置信区间选择百分位，抽样选择简单，然后点击确定，如下图所示；6、等待软件分析完成后就可以得到描述性分析和相关性分析的数据了，如下图所示。

spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）3、点击OK即可，出现如下结果方法步骤：1：选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。2：从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。3：为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。4：打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。5：然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。6：点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

直方图法、控制图法与相关图法 一、直方图法 （一）直方图的用途 直方图法即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，所以又称质量分布图法。 作用——①通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。 ②可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。 二、控制图法 （一）控制图的定义及其用途 1.控制图的定义 控制图又称管理图。它是在直角坐标系内画有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态的图形。利用控制图区分质量波动原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。 2.控制图的用途 控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。它的用途主要有两个： （1）过程分析，即分析生产过程是否稳定。为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布情况并判定生产过程状态。 （2）过程控制，即控制生产过程质量状态。为此，要定时抽样取得数据，将其变为点子描在图上，发现并及时消除生产过程中的失调现象，预防不合格品的产生。 （二）控制图的种类 1.按用途分析 （1）分析用控制图。分析生产过程是否处于控制状态；连续抽样。 （2）管理（或控制）用控制图。用来控制生产过程，使之经常保持在稳定状态下；等距抽样。 2.按质量数据特点分类 （1）计量值控制图 （2）计数值控制图 （三）控制图的观察与分析 当控制图同时满足以下两个条件：一是点子几乎全部落在控制界限之内；二是控制界限内的点子排列没有缺陷。我们就可以认为生产过程基本上处于稳定状态。如果点子的分布不满足其中任何一条，都应判断生产过程为异常。

不行，需要进行双变量的相关分析，在analyse中的regress，操作后看R值和P值

看数据的类型，若是正态分布的测量数据则求pearson相关系数，若是等级数据，则求spearman相关。

如果您只是做相关分析，那么就用偏相关。

我觉得可以使用线性相关的方法，不过也只能看出两个是否存在线性相关的关系。实际还是使用统计软件最好

1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。5、然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。

资料定量分析按照性质可以分为两类,一类是对初步整理后的数据进行数学分析,并用统计量对这些资料进行描述,人们称其为描述性分析;另一类是在随机抽样调查的基础上,根据样本及相关资料,对总体进行推断,人们称其为推论性分析。统计分析按照涉及变量的多少,又可以分为单变量分析、双变量分析和多变量分析三类。资料分析中常见的相对指标分析、集中量数和离中量数分析、因素分析、动态分析等都属于描述性分析,其中集中量数和离中量数分析以及动态分析主要是单变量分析,相对指标分析和因素分析主要是双变量分析、多变量分析;相关和回归分析、抽样推断分析、预测分析、综合评价分析等都属于推论性分析,它们一般是双变量分析或多变量分析。

一．线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关 是根据 等级资料 研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关 对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用 斯皮尔曼等级相关 来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。 正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下 总体方差 通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种 非参数检验 过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

版本太低，或者你没有进行勾选，得勾选显示小星星的选项

　　最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了，另外就是 Pearson 相关系数或者 Spearman 相关系数。用SPSS软件或者SAS软件都可以分析。用SPSS更简单。如果你用SPSS软件，分析的步骤如下：　　1.点击 “分析（Analyze）”　　2. 选中 “相关 （Correlate）”　　3. 选中 “双变量（Bivariate）”　　4 选择你想要分析的变量　　5 选择 Pearson 相关系数 （或者 Spearman 相关系数）　　6 选择恰当的统计检验（单边或双边）　　7 点击“OK”即可

经济水平对生育意愿的影响分析——一项经验研究:基于莸鞑槲示淼氖——汤兆云,郭真真生育意愿是指人们在生育子女方面的愿望和要求,体现在对生育孩子的数量、时间、性别、素质等方面的生育子女的理想数目;三是关于子女性别的看法,即希望生育什么样的子女;四是人们的生育时间,即什么年一般认为,生育意愿的变化是多种因素共同作用的结果,有人口过程的因素,也有经济社会、文化习惯和政治政策的因素,众多研究者依据尽可能详实地统计论证提出了各自的推测和结论。那么,经济水平和生育意愿变化之间是否有关系,如果两者有关系,那么经济水平对生育意愿变化的影响程度又有多大呢疚脑:.瓽.期望。它主要包括四个方面的内容:一是人们的生育目的,即为什么要生育子女;二是对生育数量的看法,即龄段生育最好。现有文献研究的基础上,利用年下半年在福建省泉州市所进行的关于生意意愿的调查数据,定量地分人口与发展年第卷第摘要:随着社会经济的发展,我国城乡居民的生育意愿相对于传统的生育意愿有了明显的变化,这种变经济水平对生育意愿有一定的影响,但影响有限;且同时表现出一定的滞后性。这和中国受浓重传统文化影响且目前社会养老制度不健全等因素有相当大的关系。关键词:经济水平;生育意愿;滞后性文章编号:——一∞,,蛐;作者简介:汤兆云,男,博士,河北大学经济学院教授;郭真真,女,河北大学经济学院硕士研究生,主要研究颖贝笱Ь醚г海颖北6化是包括经济水平等多种因素共同作用的结果。作为一项经验研究,对莸鞑槲示碜髁耸莘治觥中图分类号:文献标识码::收稿日期:一—方向:人口社会学。琀,甀琲·瓵篓,籥瓵.篹籪··&.·

二维列联表适合进行双变量分析的统计表。分析二维列联表，可以较好地反映双变量之间有无关联性，更好地对其统计。在二维列联表分析中的应用，数据分析图、帆软满足多样分析需求在列联表分析中的应用，数据分析图，超大数据量自助式分析，智能BI数据预测，智能BI诊断业务。

spss导入相似矩阵出现：你好导入数据 分析数据 输出结果 使用SPSS的双变量相关分析菜单。

用spss进行心衰分级分析步骤如下：1、根据查询相关公开信息显示。选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。3、解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。5、相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。

最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了，另外就是 Pearson 相关系数或者 Spearman 相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析。用SPSS更简单。如果你用SPSS软件，分析的步骤如下：1.点击 “分析（Analyze）” 2. 选中 “相关 （Correlate）”3. 选中 “双变量（Bivariate）”4 选择你想要分析的变量5 选择 Pearson 相关系数 （或者 Spearman 相关系数）6 选择恰当的统计检验（单边或双边）7 点击“OK”即可首先回答，一定就是原创了，呵呵，先谢谢楼主了

方法如下:1.点击菜单栏【分析】-【描述统计】-【描述】。在描述窗口中选择要分析的数据变量，点击【确定】。2.在输出窗口中查看统计分析的结果。点击菜单栏【分析】-【相关】-【双变量】。3.选择两个变量数据，设置相关系数和显著性检验，点击【确定】。在输出窗口中查看相关分析的结果。SPSS（Statistical Product Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

tt＝tb在双变量正态分布的相关回归分析中：tt＝tb。TR，数学概念符号（矩阵），矩阵理论中是这样定义矩阵A的迹设A=(aij)是一个n阶方阵，A的对角线元素之和称为A的迹，记为trA,即trA=a11+a22+ann。太字节，计算机存储容量单位，也常用TB来表示。1TB=1024GB=2^40字节。

单变量分析，双变量分析，多变量分析。：统计分析按照性质可以分为两类，一类是描述性分析，另一类是推论性分析，统计分析按照涉及变量的多少，又可以分为单变量分析、双变量分析和多变量分析。“统计”一词，英语为statistics，用作复数名词时，意思是统计资料，作单数名词时，指的是统计学。

需要剔除部分变量才可以的。

社会调查的一般程序：选题阶段、准备阶段、实施阶段、分析阶段和总结阶段。(1)选题阶段调查问题一旦确定，整个调查活动的目标和方向也随之确定，调查问题选择的如何在一定程度上决定着整个调查工作的成败，决定着调查成果的好坏优劣。(2)准备阶段如果说选择调查问题的意义在于确定调查目标，那么准备阶段则可以理解为实现调查目标而进行的道路选择和工具准备，包括调查设计、抽取样本、变量测量、问卷设计。(3)调查阶段也称为实施阶段，即自填问卷、邮寄问卷、结构访问、电话访问等几个方面。(4)分析阶段指资料整理、单变量分析、双变量分析，这一阶段的主要任务是对实地调查所收集到的原始资料进行系统审核、整理、统计、分析。(5)总结阶段这一阶段的主要任务是，撰写调查报告、评估调查质量、应用调查成果。

1 千万只蜜蜂在蜂箱前飞动，嗡嗡声好像许多小小的 发动机 。 2 理想，犹如一团火，点亮了心中的黑暗理想，犹如一个 发动机 ，激励着我们向前；理想，犹如灯塔，指明了我们前进的道路…… 3 汽车飞驰着， 发动机 的嗡嗡声，时而低沉，时而高亢，像一阵阵经久不息的、连绵不断的呻吟。 4 这部汽车的油漆脱落得像个白癫疯患者， 发动机 喘得像头患肺炎的老牛，几乎每一扇窗上都没有玻璃。 5 干部是大 发动机 ，其他员工应成为与大动机同步运转的小发动机，这样动力才会更大。下面的员工不能成为发动机的传动装置。 6 路上，汽车的 发动机 出现了故障。 7 他只知道工作，像一台永不停歇的 发动机 ，转动，前进，再转动，再前进。 8 坦克的 发动机 和主炮一样，都是武器。 9 这台 发动机 一直工作得很正常。 10 飞机、汽车都靠 发动机 推进。 11 因为 发动机 故障了，如今只能任船儿在海上随波逐流。 12 他就像一个有无限动力的 发动机 一样，孜孜不倦的学习到深夜。 13 这小伙子很聪明,才学了点 发动机 的知识,就能举一反三,去修理汽车和拖拉机。 14 笑脸就像香水，芳香四溢；健康就像 发动机 ，动力十足；快乐就像催化剂，美化生活。朋友，愿你笑口常在，健康快乐！ 15 那位汽车修理工能把这台 发动机 修好吗? 16 中重型汽车变速箱箱体，离合器壳体，上盖， 发动机 缸体等四大系列产品。主要为一、二汽提供配套服务。 17 这种V6 发动机 还具有排气再循环，一氧化催化转换器和一个维修免维护柴油机微粒过滤器。 18 技校学位或以上,主修在 发动机 ,汽车,船舶工程或相关学科. 19 作为航空 发动机 非常重要的组成部分，低压涡轮对整个发动机质量、耗油率和效率都有很大的影响。 20 高温自润滑配气阀座是某工程 发动机 的关键部件。 21 高强性，灰份低、大马力、重负荷高速柴油 发动机 油，卓越的氧化安定性，优异的防腐性和抗磨性。 22 如喷气式 发动机 的叶片，其流线型外廓与冷却用内腔，用机械加工工艺几乎无法形成。 23 空气通过空气滤清器进入 发动机 ，并进入节气门。 24 理解是生活的太阳，她将给人们带来无尽的温暖。理解是生活的 发动机 ，她将给人们带来无穷的力量；理解是生活的美酒，她将给人们带来醉人的芳香。 25 我的成功并非源与高的智商，我认为最重要的是理性。我总是把智商和才能比作 发动机 的动力，但是输出功率，也就是工作的效率则取决与理性。 26 人的自信，源于他的信念，源于他对事物的确信，并表现出他对启事成事的决心与信心。自信犹如黑暗中的一盏灯，赋予其前进以光明；犹如车的 发动机 ，给予其前进以动力。 27 腿懒、手懒、脑懒是衰老的催化剂，腿勤、手勤、脑勤是长寿的 发动机 ，安逸和平庸的鸿沟只能用药物去填充，健康和多彩的生活必须用运动来打造！ 发动机造句 28 考虑圣诞祝福将会对你的手机疯狂袭击，我决定更换我的手机 发动机 ，提前占领制高地，使用我的秘密武器，导弹“圣诞快乐”对你奋力的进行第一击。 29 思念永动机开动，雪作燃料，风当发条，把寒冷全部融化，把你的烦恼消灭掉，让快乐 发动机 在你心里把幸福制造。冬至到，愿你把温暖拥抱，心情更美妙。 30 生物燃料在适合长途班机使用前，还需要对飞机生物燃料 发动机 作一些进一步的研究，但应该指日可待了。 31 通过对 发动机 组件进行参数化设计和分析，利用系统平衡条件，设计出不同方案下的三组元液体火箭发动机。 32 其配方是针对大制造商的大多数现代和老式四冲程 发动机 。适用于所有类型轿车、厢式车和轻型柴油车。 33 冲压 发动机 是新一代超声速导弹理想的动力装置,超声速空气进气道是它的一个重要部件. 34 由于二冲程和四冲程 发动机 ，自行车是一种权力的道路的一个缩影。 35 本文概述了捷达王用EA113型 发动机 配气机构的构造，详述了其拆卸和维修方法。 36 适用于上层建筑、 发动机 室、泵房等的面漆. 37 他又开足 发动机 ,夷然乘势而下. 38 将先进的控制理论用于LPG 发动机 的空燃比控制，对于改善LPG发动机的工作性能和充分发挥气体燃料的低排放优势具有非常重要的意义。 39 介绍了北京动力机械研究所进行的超燃冲压 发动机 初步研究. 40 合理的利用进、排气管中的压力波，不仅能使更多的废气排出缸外，而且还可以提高 发动机 的充气效率，使尽可能多的新鲜工质充入。 41 此外，宗申动力与意大利比亚乔合作的500cc和1000cc的大排量摩托车 发动机 将在明年和后年全面投产。 42 对TM波照射下喷气 发动机 进气道的极化散射矩阵进行了分析计算。 43 最初于1864年创立于德国科隆的道依茨公司，是现今世界上历史最久远的，世界领先的 发动机 独立制造厂商。 44 机身,平衡舵以及 发动机 舱盖的外壳都被扭曲得很厉害. 45 尽管两架飞机遭受 发动机 问题而成为新闻头条，快达航空公司有着成功的90年历史。 46 大部分舷内 发动机 是柴油发动机，因而更可靠，更省钱，保养更便宜，并消除了汽油的危险性。 47 没有别的汽车 发动机 能比得上它的坚牢耐用和经济实惠。 48 尼科尔斯空降师的设计和制造航天气动控制阀，涡轮 发动机 飞机和衍生许多应用系统。 49 到拓号处拓印 发动机 、车辆识别代码. 50 建立带矢量喷管的涡扇 发动机 动态数学模型. 51 行波型热声 发动机 具有比驻波型热声发动机更低的起振温度、更高的热功转化效率，从而引起国内外同行的普遍关注。 52 但是背后先是一阵嗡嗡的响声，越来越响，俨然是一百架歼七同时打开 发动机 ，在我耳边震撼！ 53 该驱动器可用于柴油，汽油，或天然气 发动机 ，以及与水蒸汽和工业燃气涡轮机。 54 根据物理上直观的拉格朗日法，分析了交变流动 发动机 中回热器内代表性气体微团的热力过程和循环。 55 添加高效防蚀剂，可以保证对任何 发动机 冷却部分的材质都具有优异的保护性能。 56 凸轮轴和挺杆体是 发动机 的重要零件，它们的状况直接影响着发动机能否正常工作。 57 通过对推进剂组分进行连续控制，渐变式三组元 发动机 能够很好地满足单级入轨对比冲和密度比冲的要求。 58 动力装置是一台四气缸、75马力的气冷式 发动机 . 59 采用单轴平衡机构完全平衡一阶往复惯性力,可大大减轻 发动机 振动. 60 这就像在空中关闭塞斯纳小飞机的 发动机 ，而塞斯纳小飞机的升阻比为7：1，即每下降1米，塞斯纳小飞机可以飞行7米的距离。 61 本文着重地论述了汽车在大修中发现 发动机 汽缸中活塞拉缸问题并就此分析了产生的原因。提出了解决拉缸问题的8项措施。 62 配合管理和储存好所有试验样件和试验 发动机 . 63 手动档有一起动机联锁装置，用以防止离合没有完全踩到底而使 发动机 窜动。 64 为了抵制中国限制稀土金属出口，日本制造商已经研制出不使用稀土制造 发动机 的新技术。 65 通过航空 发动机 大修流程的简单叙述，提出控制各环节时间节点，从而缩短质保期损坏件返修周期的思路。 66 论述了位置式燃油VE分配泵电控单元的硬、软件设计，并与江铃JX493Q 发动机 进行了配试。 67 本 发动机 保护器能防止发动机出现烧缸和拉瓦的故障，能有效保护发动机。 68 函数包括 发动机 ，汽笛和钟的声音，灯光，一个可旋转的探照灯，以及一个转动船舶的方向舵的舵轮。 69 在左侧可看见部分的 发动机 短舱和排气顶针。 70 示波器：这种检测仪器有些像电视机，有萤光屏，可显示次级线圈电压的图象，也可以显示出 发动机 内部的多种异常情况。 71 目前，航空航天 发动机 控制系统中的燃油供油泵、滑油增压泵都在向着小体积、高转速、大流量、高压力的方向发展。 72 在双作用 发动机 中,每个汽缸里只有一个活塞. 73 对微型涡喷 发动机 的压比、燃烧室出口温度和各部件效率等设计参数进行了单变量和双变量分析，得到了这些参数对推力、耗油率等性能的影响规律。 74 本文提出了获得歼击机 发动机 载荷剖面的相似转换法。 75 吸收式冷冻机在中国格外受欢迎，因为许多工厂已经有了柴油 发动机 和柴油储存罐。 76 采用温度记忆螺钉法对桑塔纳汽车 发动机 活塞顶部与裙部温度进行了测定，分析了测试结果，并与有限元计算所得结果进行了比较。 77 斯特林 发动机 和对侧向力抗压性低的气体轴承一起有效的使用。 78 简要介绍了某型涡扇 发动机 中下垂直锥齿轮辐板断裂故障. 79 适用于要求使用APISG规格的各种进口及国产汽油 发动机 ，如：捷达、桑塔纳、富康、夏利、奇瑞、比亚迪等系列车型。 80 安全，可靠的关机系统适合各种 发动机 和喷油泵省长。 81 冲压 发动机 产生一系列的强推力,而在两次推力之间有间断. 82 Strangas教授说，他听过关于丰田研发先进感应式 发动机 的传言，但还没有见到这方面的研究发布出来。 83 研究结果表明，虽然对置后 发动机 轴向长度有所增加，但主轴轴向力能完全平衡，主轴产生转矩大，轴承负荷小，可提高功率。 84 对 发动机 多楔带轮系的设计问题进行了探讨，提出了在设计过程中应重点考虑的问题。 85 文章给出在发射静止卫星过程中，固体远地点 发动机 点火时间和点火姿态的最佳值确定方法。 86 该系统提供的能力，单一和双燃料 发动机 就多达8个气瓶。 87 发动机 台架试验表明：加入此种添加剂后对各种汽油的燃油经济性有大幅改善作用，(发动机造句 )对乙醇汽油的效果尤甚。 88 几乎所有的机动车都使用往复式 发动机 . 89 由于 发动机 输油泵体内孔加工要确保两孔的孔距精度及孔与平面的垂直度要求，一般夹具难以保证。 90 当达到 发动机 额定转速时,节流板趋于关闭位置. 91 本品是改善冷却液传导冷却效能的添加剂，有助于防止 发动机 过热，具有防锈、防腐、防泡沫等作用。 92 塔塔品牌捷豹和陆虎是继续分担家庭 发动机 技术. 93 小根信号发生器安装于传输的巴士和卡车来衡量道路的速度，或对柴油引擎的衡量 发动机 转速。 94 这用品的权力为 发动机 点火器，以及作为控制电路。 95 俄罗斯的“库兹涅佐夫”安装的也是乌克兰涡轮 发动机 ，长期以来就存在动力问题，其三十年的服役期中，不得不经常在港口进行保养。 96 汽车 发动机 经常在非稳态的过渡工况下工作，即启动、暖机、突加和突减工况。 97 本文以某型四缸 发动机 为例，针对该型发动机曲轴第五主轴承发生烧瓦现象，对曲轴主轴承分别进行弹性流体动压润滑和热弹性流体动压润滑数值模拟。 98 对置式的 发动机 的每隔气缸中都有两个活塞沿相反方向运动。 99 发动机 方面的技术知识我知之甚少. 100 救护车 发动机 罩盖上标有逆序反向字母的AMBULANCE字样. 101 YC6590C2系列：配置原装进口日本五十铃4JB1TC增压中冷柴油 发动机 及其变速器，性能价格比好。 102 我局还 发动机 关和直属单位干部职工向灾区捐款30万元,并及时拨付灾区. 103 发动机 和变速箱之间采用无级变速装置连接，可实现差速制动转向，转弯半径小且转向灵活。 104 在对实验数据进行分析的基础上，采用二阶二变量回归模型对该型 发动机 废热各项指标进行回归分析。 105 空气喷气反作用式 发动机 有三种。 106 我在 发动机 下放了护拦板，防止发动机在启动时撞到崎岖的路面，但这护拦板在去往龙胜的路上损坏了，需要维修。 107 每台机车由600马力的 发动机 驱动，并通过液力传动到达转向架。 108 新的1.2升的TSI模型双涡轮增压四缸直喷汽油 发动机 能产生103马力和燃油经济性为43英里z aojv.。 109 作为福田汽车战略性产品，搭载福田康明斯 发动机 后，欧马可将成为国内首款达到欧IV排放标准的柴油轻卡。 110 在检查农业机器的技术状况时，经常需要测定 发动机 的输出功率。 111 详细介绍捷达王轿车 发动机 热膜式空气流量计的基本原理、检测及检查方法，运用实例阐述热膜式空气流量计的故障诊断与排除。 112 然后， 发动机 突然咔咔地响着，发出一阵噼啪声，接着就彻底熄火了。 113 镍基单晶高温合金是高推重比 发动机 涡轮叶片的关键材料。 114 活塞环是汽车 发动机 的关键零件. 115 但是老式的涡轮喷气 发动机 耗油量高、噪音大、维护费用昂贵。 116 主起落架向前收入 发动机 舱，前起落架向后收入座舱前的舱室。 117 虽然运送了40吨煤尘,scania的 发动机 的用油仍然较少. 118 如果你不定期给 发动机 注油,它不定那天就会突然卡住. 119 轻油高辛烷值调和剂显著提高了轻油基燃料的抗爆性,使火花点火式 发动机 可采用较高压缩比工作. 120 目前，交流电力测功机是进行 发动机 性能试验的重要装置，其优点在于试验条件容易控制，参数便于采集处理，测量精度较高。

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材料/工具：Excel20101、打开Excel2010，在如图所示的工作表中分别输入数据并设置格式。2、在两组替换值交叉处的单元格E2中输入公式=B5。3、选定包含公式和变化参数的单元格区域E2:I7，然后在菜单中选择【数据】选项卡中点击【模拟运算表】命令。4、打开【模拟运算表】对话框，将光标定位在【输入引入行的单元格】引用编辑中，选定要被行变化参数换的所在的单元格B4。5、将光标定位在【输入引入列的单元格】引用编辑框中，选定要被列变化参数替换的参数所在单元格B3。6、单击【确定】按钮结果所示如图。

1、首先将数据导入到SPSS工具中，并打开相关的数据，保证导入的数据类型为Excel类型。2、导入数据后，查看一下数据视图和变量视图，尤其是变量视图要保证都是数值型的数据为好。3、然后，选择“分析中的相关分析下的双变量”栏目。4、将要分析的变量放在“变量”中就可以点击确认了，其他的不要改动。5、最后在输出中就可以看到具体的数值了。图中的相关性为0.994，代表在0.994上是相关的。相关性的范围为0-1。

单因素方差分析不是双变量分析。1、单因素方差分析只涉及一个因素或自变量。2、而双因素方差分析则有两个自变量。

在SPSS相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项：PearsonKendall"s tau-bSpearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。Kendall"s相关系数肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。均值检验时不同的数据使用不同的统计量使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test.如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

还是需要找专业的计算人员才可以解决这个错误。

《curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused》 关闭再打开终端，输入 在打开的记事本中加入 ③ 使加入的环境变量生效（很重要U0001f31d） ④ 输入 nvm --version 检查是否生效这里已经显示安装的nvm版本了，说明安装成功啦~~~U0001f606 U0001f60f你以为到这里就结束了吗？当然没有！！还是有可能出现以下问题： ⑤ 在.zshrc中添加环境变量

第一步: 检查环境 第二步: 删除 nvm 相关环境路径 第三步: 删除 nvm 相关目录 第四步: 从 shell 配置 (例如：.bashrc/.zshrc) 中删除以下 nvm 相关环境变量 第五步: 重启 shell

如果你的回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是可以用的。

中介作用分析时，如果自变量X有多个，或是中介变量M有多个。其操作，检验流程不变。模型1和模型2时会有多个X，并且会有很多个模型3（因为中介变量有多个）。并且其检验流程依旧遵循自变量和中介变量均为一个时的步骤。 当自变量或中介变量的个数较多时，模型会变得较为复杂，建议SPSSAU用户可对模型进行拆解，然后重复进行多次中介模型分析即可。