多变量回归分析中的各个变量是什么

市场营销变量分析方面：产品（Product）、价格（Price）、地点（Place）、促销（Promotion）又称为4P组合。企业营销战略的一个重要组成部分就是将可控的基本营销措施整合到一个整体活动中。营销的主要目的是满足消费者的需求。在营销战略制定的基础上，良好的营销组合可以确保企业作为一个整体满足消费者的需求。此外，它也是企业应对竞争对手的有力手段，是合理分配营销预算的基础。营销特点以消费者需求为中心，实行目标市场营销；运用市场营销组合手段，全面满足消费者的需求；树立整体产品概念，刺激新产品开发，满足消费者整体需求；通过满足消费者需求而实现企业获取利润的目标；市场营销部门成为指挥和协调企业整个生产经营活动的中心。

多变量分析是一种分析和发现设计失败原因的方法。通过对各种因素的分析，找出影响设计失败的主要因素，从而改进设计，使设计的新产品和服务达到规定的水平。影响设计变更的因素很多，但影响变更的因素一般表现在三个方面:1、位置性某个地点或场所的变化影响新产品的变异。也就是说，在设计阶段就要充分考虑设计产品的适用范围。比如一辆设计好的军用坦克必须能在海上作战，而一般设计的坦克是无法满足这种特殊要求的。一架有人驾驶的飞机可以在太空中旅行，可以回收，这就需要对飞机的材料和系统进行细致严格的设计。2.循环往复。或者变化或故障周期性地发生。也就是说，这种变化是循环发生的。各组之间、各板块之间、各批次产品之间的变化具有一定的周期性。这一点在改变设计时要充分考虑:是什么因素导致了这种周期性？3.时间性的。这是一个与时间相关的变化或失败。小时变化、班次变化、日变化、周变化和年变化都是与时间相关的因素。在设计中要充分考虑时间因素，分析导致设计失败的主要原因。

单变量分析，即控制变量分析。保持其它变量不变，让控制变量以一定规律波动，然后观察因变量的变化幅度。

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图书情报领域中，一个变量，两个变量，多个变量分析方法：1、在所获得的观察值下，实现相关图表的绘制，以直角坐标系中相应横纵坐标来表示两个变量，将相应变量值在坐标系中进行对应表示。2、相关分析，独立样本t检验，或卡方检验检验两个变量之间的相关关系。

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异

（multivariable statistical analysis）例如对630名炊事员高血压病进行调查，检查项目中除血压外，尚有年龄、性别、体重、体胖等15个项目（变量）。如果用单变量统计分析法考察超重与血压的关系，一般是把数据做成表1的形式。从表1可见，超重组与不超重组相比，高血压患病率高出一倍以上。但如果把资料按体胖者与不体胖者划分成两组，再考察每组内的超重与高血压患病率的关系，就未能发现超重与高血压患病率有任何明显的联系。也就是说，单变量统计分析忽视了另外因素（如此例中的体胖及年龄等）的影响。对于有多个变量客观存在而又相互影响的资料，采用简单的单变量统计分析是不合理的。多变量统计分析就能把变量间的内在联系和相互影响考虑在内。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。

多变量回归分析中的各个变量是因素、指标。多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。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）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。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

1、新设置一个变量YH，对应Y1的CASE中存入1、Y2的CASE中存入2，。。。。。2、对YH进行拆分3、再进行二元回归:应该会出现100个回归方程

以该维度的总分或均分为因变量，性别或城乡为自变量，进行独立样本T检验，或者单因素方差分析（理论上T检验可以做的事，方差分析都能做）一般两个水平的自变量（比如男女，只有两个水平）进行T检验，三个以上水平用方差分析，T检验的话就是在菜单里选 分析——均值比较——独立样本T检验，在弹出的对话框里把性别或城乡选进分组变量，分组编码分别编个数字就行，比如男1，女2，然后维度总分或均分就选入因变量里面 方差分析的话就是 分析——均值比较——单因素方差分析，性别城乡选进自变量，均分或总分选入因变量分析 结果的分析上类似，都是看二者的sig值是否小于0.05，若是小于，则差异显著，否则就不显著，如果很接近，比如0.054，可以讲边缘显著，另外两个检验都要看一下方差齐性，齐性检验的sig大于0.05，说明方差齐性，差异检验的结果就看方差齐性时的结果，不齐性，则看校正后的结果，这个在结果的报表里都有

多变量回归分析中的各个变量：都需要区分自变量与因变量。基本简介：多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。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）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。回归分析：当多个变量x1，x2，…，xm（称为回归变量或自变量、独立变量）同时影响某个指标 y（称为因变量或依赖变量）时，可进行回归分析，回归分析的第一个任务就是求回归变量对指标 y的影响的统计规律性（也称回归关系）；第二个任务是寻找众多的回归变量中哪一些能对指标 y产生影响（常称为因素分析或变量的筛选）；第三个任务（也称相关分析）是在固定（或称消除）其他变量的影响后，考察每一个回归变量对指标 y的相关程度（称为偏相关系数）。上述三个任务常是相互联系，可以同时完成。回归变量x1，x2，…，xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型：线性模型和非线性模型。线性模型中假定y 的主要部分（记为），可由x1，x2，xm线性表示为其中b0,b1，b2，…，bm是未知常数，需用样本去估计，ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型，称为多重线性回归或多元线性回归。用样本估计线性回归模型中未知常数的方法也很多，经典的方法为最小二乘法，它的理论较为完善，此法较适用于回归变量之间的相关性不很大时。其他求未知常数b0,b1，b2，…，bm的方法还有岭回归、特征根回归、主成分回归等，它们常用于回归变量之间相关性很大时。非线性回归模型中y的主要部分与x1,x2，…，xm的关系为非线性函数：其中┃ 的形式已知，未知常数 α1，α2；…用样本去估计。医学中最常见的非线性回归是logistic回归，它常用于疾病对照研究以及生长发育问题中。在前述的炊事员高血压病调查中，使用线性模型和最小二乘法求出未知常数，再用逐步回归选取变量，可求得15个变量中有 7个变量对炊事员舒张压有显著的影响，它们按偏相关系数大小排列为：年龄 (0.297），体胖程度 (0.253），肾炎史（0.162），性别（0.117），工作类别（0.081），高血压家族史（0.061），嗜咸程度（0.052）。从相关性大小看，体胖对舒张压的影响与年龄的影响大体相当。另外还可看出：工种，家族史和嗜咸对舒张压虽有影响，但影响甚小。

在SPSS中对连续变量进行对应分析可以＋名中QQ详说下你的问题给以解决。同时提供原创论文和数据统计分析处理及图表制作等。→名中有QQ。。。

生存分析起源于寿命表。生物的生存时间除了受健康的影响外，同时还受社会因素，生活条件等影响。生存分析研究哪些因素对“寿命”有显著影响，它的风险程度如何。20世纪末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题，还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题，比如发动机的寿命，病人手术后的生存时间，两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型，最常用的有Cox回归模型，它的特点是：m个变量联合作用的相对风险可以表示成每个变量单独作用时相对风险的乘积（故也称为乘法模型）。另外常用的模型为可加性模型，它的特点是：m 个变量联合作用的相对风险可表示为每个变量单独作用之和。究竟应使用什么样的模型应在具体问题中结合专业知识确定。多变量统计分析除了上述六个大的分支外，通径分析和典则相关分析也很常用。一般回归分析只能计算每一个变量（在固定其他变量时）对指标 y的直接作用大小，而通径分析可同时计算每一个变量对指标 y的间接作用（即通过与它相关的变量作用于 y）。通径分析在流行病的遗传研究中已有不少应用。典则相关分析也是回归分析的进一步发展。对每个事物同时测量多个指标（y1，y2，…）和多个自变量（x1,x2，…），分析指标的综合与自变量的综合是如何相关时多使用典则相关分析。

1一种认为为了避免损失信息,应该全部纳入变量建立方程,然后就如同你所提到的采用多种筛选方法,找出较为适合的模型.另一种就是我们现在常用的,先进行单变量分析,然后放宽纳入标准(0.6)这个界值不是一定的,和你的研究目的有关,如果你所关心的变量单变量分析p值较大,可以适当放宽标准,当然如果从专业上考虑通过单因素分析无法纳入的变量是你的研究变量可以采用强迫法纳入.2 共线性的问题,除了考虑相关矩阵外还应考虑其几个诊断指标(已有文献发现,相关性并不是共线性诊断的一个凭据).因为logistic回归其实质也是线性模型,所以在进行诊断时(以上战友已提及)可以借鉴多元线性回归的诊断方法3如果想要比较前面的了解一个模型,往往涉及的方面很多,需要相当长的一段时间学习.如果你的目的只是简单的应用,国内的教材就可以满足你的需要.4样本含量的问题,如果你的样本含量不足,那么会造成你最后建立的模型系数估计不稳定,出现意想不到的情况(比如说系数特大)从而影响模型的正确拟和.一般为自变量的15-20倍是一个经验值,一般认为>15倍后拟和的方程就相对比较稳定了.5一点建议,现在比较的倾向是采用单因素分析(0.3-0.6)后,再进行多因素分析.在进行多因素分析时对变量间共线性进行诊断.如果变量间共线性较大.可以采用主成分logistic回归等方法.

是的，时间序列方法可以用于多变量分析和预测。多变量时间序列分析是指考虑多个时间序列变量之间的相互关系，同时进行建模和预测的方法。在多变量时间序列分析中，需要考虑变量之间的协整关系、滞后关系和交互作用等因素，并建立适当的多变量时间序列模型。多变量时间序列分析可以应用于宏观经济、金融市场、商业和工业等领域，用于分析和预测多个经济指标、市场变量和企业数据等。常用的多变量时间序列模型包括VAR模型、VECM模型、VARMA模型、VARX模型和VARMA-X模型等。这些模型可以对多个变量之间的关系进行建模和预测，具有较好的解释性和预测精度。在使用多变量时间序列模型进行分析和预测时，需要注意数据的选取、处理和预处理，以及模型的设定、估计和检验等方面的问题，以确保分析和预测的可靠性和有效性。

绩效评价由财政政策贡献度、税收政策贡献度及会计体系贡献度三个大的指标构成。其中，财政政策包括矿产资源补偿费、地质勘查财政投融资机制、国家生态补偿基金及矿业可持续发展基金。税收政策包括增值税、资源税、企业所得税、出口关税与出口退税，会计体系则包括三个账户：资源资产账户、人工培育账户、资源负债账户及资源成本账户。问题由5点（间距）量表组成，1为很小，2为较小，3为一般，4为较大，5为很大，统计量均值越大，调查对象认为相关政策对矿业经济可持续发展的贡献评价度越高。调查工作于2008年10月在黑龙江各个地质调查工作单位展开。我们共计发放问卷300份，回收问卷296份，其中有效问卷291份。问卷回收率为98.7%，有效问卷回收率为97%。1.关于矿产资源补偿费矿业资源补偿费是国家凭借对矿产资源的所有权，为了维护国家对矿产资源的财产权益，对在我国领域和其他管辖海域开采矿产资源而征收的一种费用。矿业资源补偿费实质上是国有资产收益，所调整的是国家作为矿产资源所有者与采矿权人间的经济关系，是采矿权人开采不可再生的矿产资源对作为矿产资源所有者的国家的补偿。开采海洋石油资源和中外合作开采陆上石油资源收取的矿区使用费在性质上等同于矿产资源补偿费。鉴于此，设置矿产资源补偿费指标。该指标由10个变量组成，分别命名为：征收现状、现阶段的平均费率水平（1.18%）、将费率水平提高到2%～8%、固定的费率水平、级差费率制与浮动费率制、属地化征收方式、分级分类征收方式、矿区使用费并入矿产资源补偿费、按企业注册地征收、按资源所在地征收。这10个变量解释了矿产资源补偿费的不同征收政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。2.关于地质勘查财政投融资机制矿产资源作为一种特殊的自然资源，不仅具有不可再生性，还具有隐藏性，即需要经过地质勘查才能对其地点、深度、储量等因素有所掌握，从而进行开采活动。因此保持矿业经济的可持续发展，首先要注重地质勘查工作，保证在现有矿区的资源被开发利用完之前，能够找到新的矿源。我国地质勘查工作的资金来源，在不同的时期有着不同的渠道。在1952～1984年间，在计划经济时期，我国地勘投资主要来源于财政支出。经历1952～1956年的短暂迅速提升后，地勘费占财政支出的比重一直稳定在1.5%～2.0%之间，与财政支出同步增长。这个时期地勘费增减的变动幅度与财政收入增长、GDP增长的变动幅度基本是同步的。在1986～1998年的计划经济向市场经济的转轨过渡时期，地勘费的投资来源仍然主要是财政支出，直到1994～1995年，财政投入地勘费的比重有所下降。我国《矿产资源补偿费征收管理规定》中明确提出了矿产资源补偿费纳入国家预算，实行专项管理，主要用于矿产资源勘查。进入20世纪末，由于地勘企业可以通过探矿权和采矿权转让来取得收入，其自筹资金的比重明显上升，但油气矿产和非油气矿产有明显差别。非油气矿产可以占到地勘资金来源的30%～40%，而非油气则占到70%～100%，这完全得益于国家允许在油气销售收入中提取勘探基金的财务政策。鉴于此，设置地质投融资勘查机制指标。该指标由9个变量组成，分别命名为：机制现状、勘查单位直接提供财政支持、多渠道筹集勘查资金、通过财政低息免息贷款和税式支出支持地质勘查单位、中央地质勘查基金、地勘基金来源于中央财政预算安排、地勘基金管理机构设在国土资源部、财政部负责地勘基金的预算和管理、地勘基金实行全额投资和合作投资。这9个变量解释了地质勘查财政投资机制的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。3.关于国家生态补偿基金矿产资源与土地、森林等自然资源紧密相连，开采矿产资源必然会破坏土地和植被、毁灭森林从而对生态系统造成负面影响。同时，生产中还要排放大量的废石和尾矿、坑内及选矿污水、有毒有害气体和粉尘而进一步侵占土地、污染江河水体、降低大气质量，对自然环境带来危害。而我国长期以来在矿业资源开发利用过程中，重开发、轻治理，生态环境更是遭受了严重的破坏。因矿业排放的废气、废水、废渣等造成的环境污染；因采矿引起的崩塌、滑坡、水土流失、地表沉陷等地质灾害，均未能得到高度重视和有效控制。矿产资源开发引起的矿山环境破坏问题日益突出、加剧。目前，全国因采矿引发的地面塌陷面积已达8.7万公顷，矿山采选产生的各种固体废弃物累计堆存量已达60余亿吨，占全国工业废弃物累计排放总量的70%左右，每年排放工业废水30多亿吨，占全国工业废水年排放总量的10.3%。为了建设资源节约型和环境友好型社会，贯彻可持续发展战略，要求我们在矿产资源的开发利用过程中建立补偿机制，对矿产资源开采生产过程中所造成的生态破坏、环境污染问题进行修复和弥补。国家生态补偿专项基金可起到此作用。鉴于此，设置国家生态补偿专项基金指标。该指标由4个变量组成，分别命名为：建立生态补偿机制、建立国家生态补偿基金、资金来源于资源补偿费和资源税、用于矿业经济活动对生态环境破坏的治理。这4个变量解释了国家生态补偿基金的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。4.关于矿业可持续发展基金保持矿业经济的可持续发展，既要提高矿产资源的开发效率，提高矿区寿命，又要通过地质勘查等方式寻找新的矿源和替代资源，同时还要促进矿区社会经济的发展，增长矿业经济链条，提高矿产资源产品增加值。这些方面的任务仅仅依靠企业是难以完成的，必须由政府制定相关政策和激励约束机制，以及进行一定程度的财政扶持，这都需要大量的财政资金，而依靠现有筹资的方式是难以实现的。矿业可持续发展基金可起到相关作用。鉴于此，设置矿业可持续发展基金。该指标由5个变量组成，分别命名为：开征矿业可持续发展基金、以企业销售额为征收依据、主要用途为治理矿产开发造成的生态问题、主要用途为矿产资源勘探补贴、主要用途为促进矿业社会的可持续发展。这5个变量解释了矿业可持续发展基金的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。5.关于增值税我国从1994年税制改革以来，增值税作为一个中性税种，一方面能保障财政收入，优化资源配置，便于征收管理；另一方面，能为企业创造公平、规范的竞争环境，减少税收对纳税人造成的效率损失，并已成为流转税的核心和我国税制的主体税种。但随着市场经济体制的不断深化和客观经济形势的变化，原有生产型增值税在运行过程中所存在的弊端已日益显现，我国于2009年1月1日开始在全国所有地区实施增值税转型改革。因此设置增值税指标。该指标由2个变量组成，分别命名为：生产型增值税、消费型增值税。这2个变量解释了增值税的不同类型对矿业经济可持续发展的不同贡献度。6.关于资源税资源税是矿业资源开采过程中的重要税种。1984年国务院颁布《中华人民共和国资源税条例（草案）》，启动了我国的第一代资源税费制度，是我国资源有偿利用制度的开始。1994年，我国对原有的资源税制度进行改革，确定了“普遍征收，级差调节”的原则，并将资源税定位为调节矿产资源开采过程中的级差收益。但我国现行资源税制度在体现矿产资源有偿使用意义的同时，随着经济社会情况的变化，其所面临的问题越来越多。我国矿产资源税费关系混乱，征收不规范，造成现行资源税调控能力和效果有限，不适应资源节约型和环境友好型社会建设的要求，越来越不利于我国社会经济可持续发展。现行资源税制度存在的问题具体表现为：资源税功能定位不准确，与可持续发展理念不符；资源税费关系混乱，征收不规范；资源税征收范围过窄，抑制了其调控作用的发挥；资源税计税依据不合理，税额偏低。鉴于此，设置资源税指标。该指标由7个变量组成，分别命名为：从量征收、从价征收、根据不同资源品种和不同矿区的开采周期采用不同的税率水平、现阶段的征收范围、扩大征收范围、被赋予收益分配和级差收益调节的功能、定位于补偿矿业经济活动的社会成本。这7个变量解释了资源税的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。7.关于企业所得税矿业经济在整个国民经济中占有重要的战略地位，同时又有着高投资、高风险的特点，这就要求在税收方面给予矿业企业一定的优惠政策，特别是企业所得税优惠政策，更能调动资本投入矿业资源开发行业和提高行业效率的积极性。而我国原有所得税政策中涉及矿产资源开采行业技术创新和环境保护的扶持内容相对较少，对矿产资源行业技术创新、延伸产业链、提高环境治理和保护水平的促进作用不足，对矿产资源衰竭区转型缺乏政策支持，制约了我国矿业经济的可持续发展。鉴于此设置企业所得税指标。该指标由6个变量组成，分别命名为：现行企业所得税、资源折耗宽让、开发费用在采矿后一次性作为成本扣除、加速初期提值折旧方法、支持矿业技术进步的企业所得税优惠政策、新企税关于环境保护节能节水项目免征和减征的规定、新企税关于环境保护节能节水项目税额抵免的规定。这7个变量解释了企业所得税的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。8.关于出口关税与出口退税等矿产资源类产品的低出口关税政策虽然对于增加我国矿产资源类产品出口起到了一定的促进作用，但随着我国经济形势的发展，其弊端日益显现出来。矿产资源类产品的低出口关税政策实质上是在鼓励国外市场对我国矿产资源的消耗，在我国矿产资源被国外消费者消耗的同时，严重的生态破坏和环境污染问题却留在了国内，需要我国政府自己来解决。特别是在我国许多具有重大战略意义的矿产资源储备不足的情况下，更要对矿产资源类产品的出口进行规划，对于一些具有重大战略意义的矿产资源类产品的出口进行一定程度的限制。从2005年开始，我国逐步降低和取消了矿产资源类产品的出口退税，使我国矿产资源类产品的盲目出口情况有了一定的改善。鉴于此设置出口关税与出口退税指标。该指标由5个变量组成，分别命名为：提高相关出口关税、完全取消相关出口退税、征收相关消费税、差别设置相关消费税税率、燃油税开征。这5个变量解释了出口关税与出口退税等政策对矿业可持续经济发展的不同贡献度。9.关于会计体系可持续发展财税政策体系的构建，必须有行之有效的会计信息系统来支持。我国矿产资源严重短缺、利用率低、浪费严重，以及生态资源和环境污染严重，在很大程度上是由于人们无视资源价值，对矿产资源肆意开发、掠夺、破坏而没有进行起码的成本补偿的结果，造成了我国矿业经济的可持续性发展受到了严重威胁。这就要求必须从宏观和微观两个层面尽快建立适应可持续发展要求的资源会计体系，将资源成本分别纳入国民经济核算体系和企业成本核算体系，充分披露经济增长和企业发展过程中所付出的资源代价，促使人们珍惜资源、保护环境。面对可持续发展的要求，传统的会计体系已经不能适应经济社会的发展，为支持可持续发展财税政策的实施，我们必须建立能为之提供有用信息的资源会计体系。鉴于此，设置会计体系指标。该指标由5个变量组成，分别命名为：将资源消耗因素纳入国民经济核算体系、设立“资源资产账户”、设立“人工培育账户”、设立“资源负债账户”、设立“资源成本账户”。这5个变量解释了相关会计体系对矿业可持续经济发展的不同贡献度。

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

在analyze下面有的

边际分析法在经济学中受到特别重视，1870年代由法国的瓦尔拉斯、奥地利的门格尔、英国的杰文斯几乎同时提出来，后被称为“边际革命”。这种方法有以下几个特点：其一，边际分析是一种数量分析尤其是变量分析，运用这一方法是研究数量的变动及其相互关系。这一方法的引入，使经济学从常量分析发展到变量分析，这一点从概念上已经说明了。事实上，在经济活动中，恰恰是自变量的微量变动所引起的因变量的变化程度极少相等，即不是直线型，大量是变化率不等的曲线型。边际分析法研究微增量的变化及变量之间的关系，可使经济理论精细地分析各种经济变量之间的关系及其变化过程，就是说，它对经济变量相互关系的定量分析更严密。其二，边际分析是最优分析边际分析实质上是研究函数在边际点上的极值，要研究因变量在某一点递增、递减变动的规律，这种边际点的函数值就是极大值或极小值，边际点的自变量是作出判断并加以取舍的最佳点，据此可以作出最优决策，因此是研究最优化规律的方法。其三，边际分析是现状分析边际值是直接根据两个微增量的比求解的，是计算新增自变量所导致的因变量的变动量，这表明，边际分析是对新出现的情况进行分析，即属于现状分析。这显然不同于总量分析和平均分析，总量分析和平均分析实际上是过去分析，是过去所有的量或过去所有的量的比。在现实社会中，由于各种因素经常变化，用过去的量或过去的平均值概括现状和推断今后的情况是不可靠的，而用边际分析则更有利于考察现状中新出现的某一情况所产生的的作用、所带来的后果。

之前我写了单因素和多因素的生存分析，交差了 干货|单因素、多因素生存分析的方法和遇到的问题 - 知乎 登登登，大佬说要我把单变量和多变量分析的表整成这个样子 “我不会锕，老板”------------------“不会，管我屁事” 也有这种样子 ——不会——那我就学吧 丁香园答复说： 在Excel表格中输入” =tinv（概率，自由度）“可以获得t值，自由度为实验组和对照组样本量之和再减去2。然后通过t值计算标准误SE，SE=HR/t。然后就可以计算95%CI了：HR±1.96 SE ——反正我是没看懂，应该是META分析 我后来问同学，问师姐，都没有满意的答复；现在，让我来告诉你，我的答案 第一次我错了，因为变量的类型没有弄清楚 第二次我对了，因为这个方法本来就是可能的。（当然也是朋友提示我的） ——是不是个小天才 小天才的头儿是个大天才，说出了一个方法：用卡方检验代替单因素生存分析 具体原因和 定义 有关 ENT小张：干货|如何快速进行卡方检验和自查错误u200bzhuanlan.zhihu.com 那么问题不就绕回去了吗？ 至于多变量生存分析，结果里直接就有 然后图应该画成这个样子 #你不看下面这个你还是不会做，嘻嘻 用卡方做出来经常有人做出来是这个结果 但是，这个求出来的值还是不对，小可爱们，你知道为什么不对吗？ 我就不解释啦，挺简单的，想不出来的，点赞关注收藏，然后留言或者私信问我。 #需要用无复发生存率还是总生存率还是别的率做生存分析 洪明晃, 方积乾. 无复发生存率和无转移生存率在肿瘤研究中的作用[J]. 中华肿瘤杂志, 1997(3):239-239. 其实这两种都可以，看你研究的侧重点 #这个还是选at last step比较合适，不信，你也可以试试上面那个 #其实，卡方检验算出来的有个很大的bug， KM和卡方还是有区别的，并不能完全替代。 建议还是用单因素代替的方法会好一些。看诸君有没有更好的办法？

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

定量变量有时需要转化为分类变量进行分析的原因：定性变量是统计学的概念，又名分类变量 ，观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。定量变量 也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。区别：定性变量并非真有数量的变化，而只有性质上的差异。定量变量具有数值特征。

Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。 1． 应用范围：① 适用于流行病学资料的危险因素分析② 实验室中药物的剂量-反应关系③ 临床试验评价④ 疾病的预后因素分析2． Logistic回归的分类：① 按因变量的资料类型分：二分类多分类其中二分较为常用② 按研究方法分：条 件Logistic回归非条件Logistic回归两者针对的资料类型不一样，后者针对成组研究，前者针对配对或配伍研究。3．Logistic回归的应用条件是：① 独立性。各观测对象间是相互独立的；② LogitP与自变量是线性关系；③ 样本量。经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍（以10倍为宜），不过随着统计技术和软件的发展，样本量较小或不能进行似然估计的情况下可采用精确logistic回归分析，此时要求分析变量不能太多，且变量分类不能太多；④ 当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观察时间的影响（建议用Poisson回归）。4． 拟和logistic回归方程的步骤：① 对每一个变量进行量化，并进行单因素分析；② 数据的离散化，对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等级资料。可采用的方法有依据经验进行离散，或是按照四分、五分位数法来确定等级，也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类，变为离散变量。③ 对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量变换；④ 在单变量分析和相关自变量分析的基础上，对P≤α（常取0.2，0.15或0.3）的变量，以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选；模型程序每拟合一个模型将给出多个指标值，供用户判断模型优劣和筛选变量。可以采用双向筛选技术：a进入变量的筛选用score统计量或G统计量或LRS(似然比统计量)，用户确定P值临界值如：0.05、0.1或0.2，选择统计量显著且最大的变量进入模型；b剔除变量的选择用Z统计量(Wald统计量)，用户确定其P值显著性水平，当变量不显者，从模型中予以剔除。这样，选入和剔除反复循环，直至无变量选入，也无变量删除为止，选入或剔除的显著界值的确定要依具体的问题和变量的多寡而定，一般地，当纳入模型的变量偏多，可提高选入界值或降低剔除标准，反之，则降低选入界值、提高删除标准。但筛选标准的不同会影响分析结果，这在与他人结果比较时应当注意。⑤ 在多因素筛选模型的基础上，考虑有无必要纳入变量的交互作用项；两变量间的交互作用为一级交互作用，可推广到二级或多级交互作用，但在实际应用中，各变量最好相互独立(也是模型本身的要求)，不必研究交互作用，最多是研究少量的一级交互作用。⑥ 对专业上认为重要但未选入回归方程的要查明原因。5． 回归方程拟合优劣的判断（为线性回归方程判断依据，可用于logistic回归分析）① 决定系数(R2)和校正决定系数( )，可以用来评价回归方程的优劣。R2随着自变量个数的增加而增加，所以需要校正；校正决定系数( )越大，方程越优。但亦有研究指出R2是多元线性回归中经常用到的一个指标，表示的是因变量的变动中由模型中自变量所解释的百分比，并不涉及预测值与观测值之间差别的问题，因此在logistic回归中不适合。② Cp选择法：选择Cp最接近p或p＋1的方程（不同学者解释不同）。Cp无法用SPSS直接计算，可能需要手工。1964年CL Mallows提出：Cp接近（p+1）的模型为最佳，其中p为方程中自变量的个数，m为自变量总个数。③ AIC准则：1973年由日本学者赤池提出AIC计算准则，AIC越小拟合的方程越好。在logistic回归中，评价模型拟合优度的指标主要有Pearson χ2、偏差(deviance)、Hosmer- Lemeshow (HL)指标、Akaike信息准则(AIC)、SC指标等。Pearson χ2、偏差(deviance)主要用于自变量不多且为分类变量的情况，当自变量增多且含有连续型变量时，用HL指标则更为恰当。Pearson χ2、偏差(deviance)、Hosmer- Lemeshow (HL)指标值均服从χ2分布，χ2检验无统计学意义(P>0.05)表示模型拟合的较好，χ2检验有统计学意义(P≤0.05)则表示模型拟合的较差。AIC和SC指标还可用于比较模型的优劣，当拟合多个模型时，可以将不同模型按其AIC和SC指标值排序，AIC和SC值较小者一般认为拟合得更好。6． 拟合方程的注意事项：① 进行方程拟合对自变量筛选采用逐步选择法[前进法（forward）、后退法（backward）、逐步回归法（stepwise）]时，引入变量的检验水准要小于或等于剔除变量的检验水准；② 小样本检验水准α定为0.10或0.15，大样本把α定为0.05。值越小说明自变量选取的标准越严；③ 在逐步回归的时可根据需要放宽或限制进入方程的标准，或硬性将最感兴趣的研究变量选入方程；④ 强影响点记录的选择：从理论上讲，每一个样本点对回归模型的影响应该是同等的，实际并非如此。有些样本点（记录）对回归模型影响很大。对由过失或错误造成的点应删去，没有错误的强影响点可能和自变量与应变量的相关有关，不可轻易删除。⑤ 多重共线性的诊断（SPSS中的指标）：a容许度：越近似于0，共线性越强；b特征根：越近似于0，共线性越强；c条件指数：越大，共线性越强；⑥ 异常点的检查：主要包括特异点(outher)、高杠杆点(high leverage points)以及强影响点(influential points)。特异点是指残差较其他各点大得多的点；高杠杆点是指距离其他样品较远的点；强影响点是指对模型有较大影响的点，模型中包含该点与不包含该点会使求得的回归系数相差很大。单独的特异点或高杠杆点不一定会影响回归系数的估计，但如果既是特异点又是高杠杆点则很可能是一个影响回归方程的“有害”点。对特异点、高杠杆点、强影响点诊断的指标有Pearson残差、Deviance残差、杠杆度统计量H（hat matrix diagnosis）、Cook 距离、DFBETA、Score检验统计量等。这五个指标中，Pearson残差、Deviance残差可用来检查特异点，如果某观测值的残差值>2，则可认为是一个特异点。杠杆度统计量H可用来发现高杠杆点， H值大的样品说明距离其他样品较远，可认为是一个高杠杆点。Cook 距离、DFBETA指标可用来度量特异点或高杠杆点对回归模型的影响程度。Cook距离是标准化残差和杠杆度两者的合成指标，其值越大，表明所对应的观测值的影响越大。DFBETA指标值反映了某个样品被删除后logistic回归系数的变化，变化越大(即DFBETA指标值越大)，表明该观测值的影响越大。如果模型中检查出有特异点、高杠杆点或强影响点，首先应根据专业知识、数据收集的情况，分析其产生原因后酌情处理。如来自测量或记录错误，应剔除或校正，否则处置就必须持慎重态度，考虑是否采用新的模型，而不能只是简单地删除就算完事。因为在许多场合，异常点的出现恰好是我们探测某些事先不清楚的或许更为重要因素的线索。7． 回归系数符号反常与主要变量选不进方程的原因：① 存在多元共线性；② 有重要影响的因素未包括在内；③ 某些变量个体间的差异很大；④ 样本内突出点上数据误差大；⑤ 变量的变化范围较小；⑥ 样本数太少。8． 参数意义① Logistic回归中的常数项（b0）表示，在不接触任何潜在危险／保护因素条件下，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数值。② Logistic回归中的回归系数（bi）表示，其它所有自变量固定不变，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值，即OR或RR的对数值。需要指出的是，回归系数β的大小并不反映变量对疾病发生的重要性，那么哪种因素对模型贡献最大即与疾病联系最强呢? (InL(t-1)-InL(t))三种方法结果基本一致。③ 存在因素间交互作用时，Logistic回归系数的解释变得更为复杂，应特别小心。④ 模型估计出OR，当发病率较低时，OR≈RR，因此发病率高的疾病资料不适合使用该模型。另外，Logistic模型不能利用随访研究中的时间信息，不考虑发病时间上的差异，因而只适于随访期较短的资料，否则随着随访期的延长，回归系数变得不稳定，标准误增加。9． 统计软件能够进行logistic回归分析的软件非常多，常用的有SPSS、SAS、Stata、EGRET (Epidemiological Graphics Estimation and Testing Package)等。

财务预警分析的方法/p>1、定量分析法，包括单变量分析法和多变量分析法，单变量分析法由于对同一企业运用不同指标测试结果会出现不同的现象，从而逐渐被多变量分析法取代。2、定性分析法，包括标准化检查法和四阶段症状分析法，标准化检查法缺乏对企业个性特征的分析，无法识别部分存在财务危机隐患的问题。财务预警分析通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用财务数据和数据化管理分析企业发生财务危机的可能原因和企业财务运营体系中所隐藏的问题，协助企业提前做好防范措施。

可以做spearman或者pearson等我替别人做这类的数据分析蛮多的

有4、5个变量，分析数据事实上应该考虑是否有相关性。多变量资料分析是统计方法的一种。

1.代谢物提取，一般要求每组至少10个样； 2.在所有提取好的样本中取等量混合作为QC； 3.QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本 。 得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。 峰表格式一般为：每行为一个m/z，每列为一个样本 数值表示该样本中某个m/z的信号响应。 第一列为 保留时间_质荷比 来代表离子，如 0.10_96.9574m/z 。 一般有如下几点： 1.数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 2.数据质控。包括CV分布、QC等。 3.统计分析。包括单变量、多变量等。 4.功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。 缺失值处理 1）缺失原因 a. 信号很低检测不到； b. 检测错误，如离子抑制或者仪器性能不稳定； c. 提峰的算法限制，不能从背景中将低的信号提取出来； d. 解卷积时不能将重叠的峰全部解析出来。 2）缺失值过滤 比如： QC样本中缺失超过50%的去除； 样本中缺失值超过80%的去除。 3）缺失值填充 -- 最小值填充 -- 平均值/中值填充 -- KNN（ k-nearest neighbour）填充 -- BPCA（Bayesian PCA）填充 -- PPCA（probabilistic PCA）填充 -- Singular Value Decomposition (SVD) 一般推荐KNN。 噪音信号去除 一般是低质量的离子。 1）低质量离子的确定： 计算某个离子在QC样本中的RSD（标准差/均值）；其值越小，说明偏差越小； 2）判断标准： -- 对单个离子峰而言，RSD<0.3，则该离子峰合格，否则去除； -- 对于整体数据而言，RSD<0.3，峰所占比例>60%，则整体数据合格； 样本归一化 目的是为了提高样本间的可比性。 样本间有差异性，如不同人的尿液浓度不同，不能直接拿来比较。 可在采集前归一化，如肌酸酐归一化；也可在采集后归一化，如sum，pqn，quantile等。对于数据分析而言，通常是后者，如总和归一化（sum）。 数据转换 下游的分析一般要求数据为正态分布或者高斯分布； 所以数据通常要进行Log转化或power转化，这两者都能够将极大值的抑制效应消除，并且能够调整数据的分布，如下图； Log转化对0值比较敏感，必须首先去除零值。 数据转换——scaling 目的是消除极大值效应。 对不同样本中同一个m/z的强度差异过大进行调整，极大值的存在往往会掩盖较低值的变化特征。 可将某个m/z在所有样本中的强度的值，除以一个因子（SD值）； 方法如auto (uv)，pareto（推荐），vast， range等。 相当于上面样本归一化是为了样本可比，scaling是为了离子可比。 QC样本的TIC重叠情况 一般认为： 所有的QC样本峰重叠良好； 峰强度波动差别不大； QC样本中CV<30%的峰所占比例 PCA中QC样本的聚集程度 QC样本的相关性 单变量分析 一次只分析一个变量，即一个m/z，考察不同组别不同样本的这个m/z表达有无差异？ 常见的方法有倍数分析，t检验，秩和检验，方差分析等。 聚类分析 核心思想就是根据具体的指标(变量)对所研究的样品进行分类； 聚类分析需要设定一个方法来衡量样本间的相似性或者不相似性（常用欧式距离，相关性系数等）； 常见聚类的方法：系统聚类（层次聚类）、K-均值聚类等。 K-均值首先要估计出将要分出几个类，然后将全部的基因按照相似性的距离，归入这几类中。 K– means计算量要小得多，效率比层次聚类要高。 无论哪种分类方法，最终要分成多少类，并不是完全由方法本身来决定，研究者应结合具体问题而定。 聚类分析是一种探索性的数据分析方法。相同的数据采用不同的分类方法，也会的得到不同的分类结果。分类的结果没有对错之分，只是分类标准不同。 使用聚类方法时， 首先要明确分类的目的，再考虑选择哪些变量(或数据)参与分类，最后才需要考虑方法的选择。 多变量分析 1）PCA分析 以下分别是得分图（样本在新的坐标系中的位置 ）和载荷图(loading图，原变量与主成分间的夹角) PCA怎么看？ 2）偏最小二乘法 PLSDA的图和PCA类似。只是一种监督学习的方法，事先给样本分类，最后看能否将不同组分开。 用R2和Q2进行模型评价。 R2是相关性系数，表示这个模型的 拟合效果 ，是一个定量的测量（范围0-1），意味着所建立的模型能在多大程度上代表真实的数据； 一般当R2在0.7-0.8表示模型解释能力较好，较差的模型的R2往往为0.2-0.3 Q2表示PLS-DA模型的 预测能力 ； 一般Q2大于0.5表示预测能力较好，并且R2与Q2的值应该比较接近。 使用permutation test模型进行过拟合检验。 VIP ( Variable Importance in Projection) 变量重要性投影 每一个m/z都有VIP值，表示这个m/z在某一个主成分上的投影，即 重要程度 ； 一般我们使用第一、第二主成分的VIP来表示这个m/z对模型分型的贡献程度， VIP>=1被认为是具有显著贡献的 。 代谢组学数据分析最后两部分内容——功能分析和生物标志物筛选见下节内容

多变量分析的 因变量必须多于1个，也就是至少两个，这里的多变量指的是多因变量的意思

1、ROC的分析步骤： ①ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率

粗糙一点的话相关分析就可以啦。分析——相关——双变量，把变量选进去，看相关性，是正还是副。复杂点的就要用因子分析把每个层面降维成一个变量，在进行相关分析。下边是因子分析的步骤本来想给你截图的，可是传不上来，我就简单说一下哈。首先你得进行一次预计算，选择菜单里分析——降维——因子分析，跳出主面板，把想分析的变量选到变量框里，然后点确定。这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。其中有一个图表是主成分的方差贡献。这个图表里你要找到两个相邻的列（应该是第三列和第四列），其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率，后一个是因子累计贡献率。也就是说前一个列里边数值相加等于100，后一个列里边数值递增，最后一个等于100。假如前一个列里是60,30,10，那么后一列里就是60,90,100.两个列之间有一个和的关系。找到这两个列以后，你要找使得累计贡献率达到百分之八十的那个数。这个表的第一列是1,2,3，等等，它代表第几个因子，比如3指的那行就包括第三个因子的方差贡献率，累积到第三个因子的方差贡献率这两个数据。你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子，然后就按提取几个因子进行计算。通过预计算知道了提取几个因子之后，就开始正式计算。再次打开因子分析的主面板，在最右边一共有五个选项，分别是描述，抽取，旋转，得分，选项。这五个在预计算里边没有用，但是现在要用了。点继续。点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。点击抽取，对话框里最上边的方法就选主成分，分析里选上相关性矩阵，输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项，抽取里选择因子的固定数目，在要提取的因子后边填上你预计算里算出的因子数目。点继续。旋转里边选最大方差法，输出旋转解。继续。得分里边选保存为变量，方法为回归，显示因子得分系数矩阵也要打上勾。继续。确定。然后就可以分析结果了。先看kmo和bartlett的结果，kmo统计量越接近1，变量相关性越强，因子分析效果越好。通常0.7以上为一般，0.5以下不能接受，就是不适合做因子分析。bartlett检验从检验相关矩阵出发，如果p值，就是sig，比较小的话，一般认为小于0.05，当然越小越好，就适于因子分析。如果这两个检验都合格的话，才可以去写因子模型。为了便于描述，假设我们有两个因子f1，f2，旋转变换后的因子载荷矩阵会告诉你每个变量用因子表示的系数。比如变量x1=系数1*f1+系数2*f2，变量2以此类推。因子得分系数矩阵会告诉你每个因子里各变量占得权重，比如f1=系数1*x1+系数2*x2+。。。根据这个我们就能算出因子得分了。因为之前选择了将因子保存为新变量，所以spss会直接保存两个因子得分为两个新变量，然后我们不是有一个公式吗总得分=因子1的方差贡献率*因子1的得分+因子2的方差贡献率*因子2的得分+...根据这个公式计算一下就可以了。用spss或者Excel都可以。希望能对你有帮助哦。ppv课，大数据培训专家，最专业的大数据培训平台。为你提供最好的spss学习教程哦。

这个就涉及到建模了，最常见的就是回归分析，尤其是多元线性回归，它的有点是模型中的自变量系数能反映出该变量对因变量的影响程度，缺点是拟合优度未必是最佳的。也可以采用其它回归模型，它能在一定程度上弥补拟合优度，但是系数的可读性需要进一步研究。这是属于很基本的spss分析，很多书都有详细的描述。希望对你有帮助，祝好运。

要看每个自变量的系数,还有是几平方的.如果都是2次方、或者3次方,那只要看系数大小.如果幂不一样的话,首先还是要看幂吧.但是解释影响程度并不很直接吧. 或者可以求导,或者可以用主因素分析.

多变量分析

比较均数里面，做单变量的分析

我们可以帮助你

按照参与统计的变量的统计分析可以分为三种。1、一元统计分析，只有一个变量参与统计分析。2、二元统计分析，只有两个变量参与统计分析，3、多元统计分析，多个变量参与统计分析。

eviews多元线性回归分析选取变量最好选择2个。线性回归试图学到一个线性模型，尽可能的准确的预测出真实值。 就是给机器数据集，其中包括x特征值和对应的y值，通过训练得出一个模型，再只拿一些x特征值给它，这个模型给你预测出较为精准的y值。多元线性回归分析的原理：多元回归分析作为多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析和市场研究的人的都会用回归分析，操作也是比较简单的，但能够知道多元回归分析的适用条件或是如何将回归应用于实践，可能还要真正领会回归分析的基本思想和一些实际应用手法。

1、首先边际分析法指的是在进行决策时，考虑每一单位变化所带来的影响。在公司选择涨福时，需要考虑涨福对成本和收益的影响。如果涨福带来的收益大于成本，那么公司就会选择涨福。同时，公司还需要考虑涨福对员工士气和绩效的影响，如果涨福能够提高员工士气和绩效，那么也会促使公司选择涨福。2、其次微变量分析法指的是在决策过程中考虑微小的变化。在公司选择涨福时，微变量分析法可以帮助公司了解员工对涨福的反应和期望。如果员工对涨福的反应和期望较高，那么公司就会更倾向于选择涨福。同时，微变量分析法也可以帮助公司了解涨福对员工绩效和士气的影响，以便公司做出更为合理的决策。3、最后最优效用分析法指的是在决策过程中考虑效用最大化的原则。在公司选择涨福时，最优效用分析法可以帮助公司考虑员工利益和公司利益的平衡。如果涨福能够提高员工的效用并且对公司利益的影响不大，那么公司就会选择涨福。同时，最优效用分析法也可以帮助公司考虑涨福对员工士气和绩效的影响，以便公司做出更为合理的决策。

如果那些不能很好地进行试验控制的因素是可量测的，且又和试验结果之间存在直线回归关系，就可利用这种直线回归关系将各处理的观测值都矫正到初始条件相同时的结果，使得处理间的比较能在相同基础上进行，而得出正确结论。这一做法在统计上称为统计控制。这时所进行的协方差分析是将回归分析和方差分析结合起来的一种统计分析方法，这种协方差分析称为回归模型的协方差分析。 方差分析中根据均方MS与期望均方EMS间的关系，可获得不同变异来源的方差分量估计值；在协方差分析中，根据均积MP与期望均积EMP间的关系，可获得不同变异来源的协方差分量估计值。这种协方差分析称为相关模型的协方差分析。

方差分析（analysis of covariance）是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。

协方差分析的大致流程和多自变量组间设计的方差分析是一样的（在spss菜单里选择分析——一般线性模型——单变量，点击选项按钮，选择方差齐性检验），只不过多加入一个协变量，其原理就是给每个因变量减去协变量的效应，然后来分析自变量的效应。方差齐性的公式是用方差最大组的方差比方差最小组的方差，差异不显著就是齐性。由于方差分析假定实验处理的效应是固定的，那么处理效应就只是给每组内的每个个案加上一个常数，也就是说处理只是让每组数据的分布平移了，形态不变，每组内的差异水平还是由本来的个体差异决定的。因此协变量的加入不会影响方差齐性检验，因为它无法影响个体差异，个体差异是固定不变的。理论上是如此，spss里我也试过，协变量的确对齐性检验无影响

协方差分析法的定性定量跟定量定量分别称为协方差分析。协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析。

方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。 方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。 方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。 楼主如果是在 SPSS里操作的话，就按下面的步骤 打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneity of variance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著

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这里介绍两种配置方式。1. 安装包的方式配置。2. 通过NVM工具配置。推荐使用第二种方式。

跟你都安了什么用到path的软件有关系最基本的path:C:Windowssystem3;C:Window;C:WindowsSystem32Wbe;C:WindowsSystem32WindowsPowerShellv1.0;我的PATH：C:Program Files (x86)Common FilesOracleJavajavapath;%JAVA_HOME%in;C:Program Files (x86)ScanSign;C:Windowssystem32;C:Windows;C:WindowsSystem32Wbem;C:WindowsSystem32WindowsPowerShellv1.0;C:Program FilesMongoDBServer3.4in;C:UsersAdministratorAppDataRoaming pm;%NVM_HOME%;%NVM_SYMLINK%;C:Program FilesMySQLMySQL Utilities 1.6;C:Redis-x64-3.2.100;C:Program FilesTortoiseSVNin;D:MongoDBServer3.6in;$HADOOP_HOME$/bin;$HADOOP_HOME$/sbin;%MAVEN_HOME%in;C:MinGWin;C:Program FilesGitcmd;C:curl-7.61.1I386;D:work oolgradle-5.0in;D:Program Files odejs;D:Javajdk1.8.0_121dbin;另外就是看那些程序不能运行了 就加到path里吧。

在配置Fabric网络之前，需要安装一下相关环境，包括GO语言安装和Docker的安装1、从官网下载它的安装包，地址：https://golang.org/dl/，根据自己电脑或服务器不同系统下载对应的安装包。2、下载后解压包tar -C /usr/local -xzf go$VERSION.$OS-$ARCH.tar.gz3、配置GO的环境变量export PATH=$PATH:/usr/local/go/binexport GOPATH=/opt/gopath最后执行source命令，使其生效source profile最后打印一下GO版本go versiongo version go1.10.1 darwin/amd64ubuntu系统下安装sudo add-apt-repository ppa:longsleep/golang-backportssudo apt-get updatesudo apt-get install golang-go设置环境变量export GOPATH=$HOME/goexport PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin自定义安装打开golang官网，根据自己的系统下载对应的安装包，可以用curl直接在服务器下载，如果在服务器上下载不了，也可以先下载到本地，然后使用scp上传到服务器上，如我下载了一个ceontos的go1.11.4.linux-amd64.tar.gz包到本地，再使用scp上传到服务器使用scp上传到服务器上scp go1.11.4.linux-amd64.tar.gz root@1x.xx.xx.xx:/opt/登录服务器，进入安装包所在的位置，使用命令解压到对应的文件夹tar -C /usr/local -xzf go1.11.4.linux-amd64.tar.gz设置环境变量export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin最后查看go版本$ go versiongo version go1.11.4 linux/amd64不同系统安装略有不同，具体建议查看官方文档 https://golang.org/doc/install2.1.2 Docker、Docker-Compose的安装docker安装不同系统也是有区别的，我是mac电脑，安装也相对简单，到docker官网下载一个包，直接安装就行，装好后可以查一下docker的版本，值得注意的是，mac电脑只安装docker就行，docker版本已经包括了compose和其它docker应用，所以无需再另行安装composedocker version#docker的版本信息Client:Version: 18.06.1-ceAPI version: 1.38Go version: go1.10.3Git commit: e68fc7aBuilt: Tue Aug 21 17:21:31 2018OS/Arch: darwin/amd64Experimental: falseServer:Engine:Version: 18.06.1-ceAPI version: 1.38 (minimum version 1.12)Go version: go1.10.3Git commit: e68fc7aBuilt: Tue Aug 21 17:29:02 2018OS/Arch: linux/amd64Experimental: true如果是Linux系统，需要安装docker和docker-compose，可以参考这里https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/install/,针对不同的linux系统，都有安装方法，写的比较详细，也可以参考官网信息https://docs.docker.com/compose/install/ubuntu系统安装docker、docker-compose卸载旧版本的docker$ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io鉴于国内网络问题，强烈建议使用国内源，官方源请在注释中查看。为了确认所下载软件包的合法性，需要添加软件源的 GPG 密钥。$ curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"安装docker-ce$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install docker-ce安装docker-compose，在 Linux 上的也安装十分简单，从 官方 GitHub Release 处直接下载编译好的二进制文件即可。例如，在 Linux 64 位系统上直接下载对应的二进制包。curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-composechmod +x /usr/local/bin/docker-compose2.1.3 nodejs安装因为我们项目用的是nodejs SDK，所以实际项目中还需要安装nodejs和npm来跑项目，因为Fabric目前只支持nodejs v8.4.0~v9.0.0的版本（2018-10），所以建议安装的时候指定一个固定的版本，比如v8.9.0，我用的是这个版本，还是很稳定的，当然也可以先下载一个nvm来管理nodejs的版本，不同项目需要不同的node版本，使用nvm可以管理不同的node版本。1、安装nvm，执行下面命令下载安装脚本curl -o- https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.33.11/install.sh | bash#输出=> Close and reopen your terminal to start using nvm or run the following to use it now:export NVM_DIR="$HOME/.nvm"[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && . "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm[ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && . "$NVM_DIR/bash_completion" # This loads nvm bash_completion检查下是否安装成功nvm --version0.33.112、安装nodejs，使用nvm ls-remote查看远程可安装的node版本nvm ls-remote v8.0.0v8.1.0v8.1.1v8.1.2v8.1.3v8.1.4v8.2.0v8.2.1v8.3.0v8.4.0v8.5.0v8.6.0v8.7.0v8.8.0v8.8.1v8.9.0找到自己想要安装的版本来安装nodejsnvm install 8.9.0使用node命令查看是否安装成功node -vv8.9.1也可以使用nvm ls来查看当前环境有几个node版本nvm ls-> v8.9.1systemdefault -> 8.9.1 (-> v8.9.1)node -> stable (-> v8.9.1) (default)stable -> 8.9 (-> v8.9.1) (default)iojs -> N/A (default)lts/* -> lts/dubnium (-> N/A)lts/argon -> v4.9.1 (-> N/A)lts/boron -> v6.15.0 (-> N/A)lts/carbon -> v8.14.0 (-> N/A)lts/dubnium -> v10.14.1 (-> N/A)可以看到目前只安装了8.9.0，而且系统默认使用的就是8.9.0，如果想改变系统的默认版本，可以使用如下命令nvm use 8.9.0Now using node v10.13.0 (npm v6.4.1)2.1.4 Git工具安装Git安装就简单了吧，做过开发的人应该都安装过，这里贴个安装教程，https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git,跟着上面安装就行。作者：深不可测xy链接：https://www.jianshu.com/p/7f7337a160c9来源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

方法/步骤1首先从nodejs官方网站下载对应版本的nodejs包。本篇我们要安装的ubuntu14.04 64位系统上，固选择linux 64位版本。2然后将包上传到ubuntu14.04服务器上。通过xftp工具上传，待上传进度为100%时候执行下一步操作。3进入上传包所在目录。（进入目录命令为:cd +目录的绝对路径）在终端窗口输入tar -zxvf +文件名，对压缩包进行解压操作。4将解压后的文件夹内容移动到我们想要的目录。本篇，我们将文件夹内容移动到了/usr/local/node目录下。然后更改node文件夹内容权限为755。5然后进入node文件夹目录。进入bin目录下。执行脚本./node -v 或者./npm -v都可正常显示版本信息。我们对node基本安装已经完成。6如果我们想在任意路径下都能执行node命令，则需配置环境变量。首先执行命令nano ~/.bashrc，对此文件进行修改。7在文件末尾，添加两行export NODE=/usr/local/nodeexport PATH=${NODE}/bin:$PATH然后执行保存。8执行命令source ~/.bashrc。然后任意路径下执行node -v可以看到已经可以返回版本信息了。至此，nodejs基础环境全部配置完毕。

本节介绍在Windows系统上安装Spark的过程。在Windows环境下需要安装Cygwin模拟Linux的命令行环境来安装Spark。（1）安装JDK相对于Linux、Windows的JDK安装更加自动化，用户可以下载安装Oracle JDK或者OpenJDK。只安装JRE是不够的，用户应该下载整个JDK。安装过程十分简单，运行二进制可执行文件即可，程序会自动配置环境变量。（2）安装CygwinCygwin是在Windows平台下模拟Linux环境的一个非常有用的工具，只有通过它才可以在Windows环境下安装Hadoop和Spark。具体安装步骤如下。1）运行安装程序，选择install from internet。2）选择网络最好的下载源进行下载。3）进入Select Packages界面，然后进入Net，选择openssl及openssh。因为之后还是会用到ssh无密钥登录的。

JAVA_HOME 的设置，后面不能加分号