SPSS

在SPSS的窗口下方有两个 按钮 “数据视图”和“变量视图”。改变量的名在在变量视图里面变量的名称就在里面改，但是变量的名字“类型”要数值的才能进行分析如果你要 标记 年龄 生存时间 就把这些字 放在 “标签” 前面的变量名还是用字母 这样分析的时候 就可以了

有序是指等级分类变量，名义就是不分等级的分类变量，度量就是连续变量

SPSS回归分析：两阶最小二乘法一、两阶最小二乘法（分析-回归-两阶最小二乘法）标准线性回归模型假设因变量中的误差与自变量不相关。如果不是这种情况（例如，变量间的关系是双向的），则使用普通最小平方法(OLS)的线性回归不再提供最佳模型估计。两阶段最小平方回归使用与误差项不相关的工具变量来计算有问题的预测变量的估计值（第一阶段），然后使用计算出的值来估计因变量的线性回归模型（第二阶段）。由于所计算的值基于与误差不相关的变量，所以两阶段模型的结果是最优的。1、示例。对某种商品的需求是否与其价格和消费者的收入相关？此模型中的困难之处是，价格和需求互相具有倒数作用关系。即，价格可以影响需求，而需求也可以影响价格。两阶段最小平方回归模型可能使用消费者的收入和延迟的价格，计算与需求中的测量误差无关的价格代理。此代理可替换原先指定的模型中的价格本身，然后对代理进行估计。2、统计量。对于每个模型：标准和非标准回归系数、复R、R2、调整R2、估计的标准误、方差分析表、预测值和残差。此外，还有用于每个回归系数的95%的置信区间，以及参数估计的相关性和协方差矩阵。3、数据。因变量和自变量必须是定量的。分类变量（例如宗教、专业或居住地）需要重新编码为二分类（哑元）变量或其他类型的对比变量。内生解释变量应是定量变量（非分类变量）。4、假设。对于自变量的每个值，因变量的分布必须是正态的。对于自变量的所有值，因变量分布的方差必须是恒定的。因变量和每个自变量之间的关系应为线性关系。5、相关过程。如果确信没有任何预测变量与因变量中的误差相关，则可使用“线性回归”过程。如果您的数据违反了假设之一（例如，正态性假设或恒定方差假设），则尝试转换数据。如果您的数据不线性相关，且转换也没有帮助，则使用“曲线估计”过程中的备用模型。如果因变量是二分变量，例如指示特定的销售是否已完成，则请使用“Logistic回归”过程。如果您的数据不独立（例如，如果您在多个条件下观察同一个人），请使用Advanced Models选项中的“重复度量”过程。

录到一个数据库里，前测的数据一列，后测的数据一列，用变量名区分。高低组区分看你的实验目的。不做高低组的话就是可以做所有被试前测和后测之间是否有区别。

您好，您这种三因素混合实验设计，如果三个因素之间有交互效应，还应该继续写代码做简单效应分析，这个步骤难度很大，您得耐心了。祝您好运！

你可能要分三步走。第一步：计算COMPUTE C= - 1；第二步，Select Cases 过去危机>= 15； 第三步，在条件“filter_$ = 1”下，计算COUNT c=自我投入 过去危机(20 thru Highest)。此时，“自我投入≥20 分且过去的危机≥20 分”时，C=2；“自我投入≥20 且 15≤过去危机≤19”时，C=1；其余情况为 -1 。不想出现负数，可计算COMPUTE C= C + 1，即可。操作过程的语法：COMPUTE c= - 1.USE ALL.COMPUTE filter_$=(VAR00002 >= 15).VARIABLE LABEL filter_$ "VAR00002 >= 15 (FILTER)".VALUE LABELS filter_$ 0 "Not Selected" 1 "Selected".FORMAT filter_$ (f1.0).FILTER BY filter_$.DO IF (filter_$ = 1).COUNT c=VAR00001 VAR00002(20 thru Highest).END IF.EXECUTE.

1. 目标变量用于输入需要赋值的变量名,输入变量名后,下方的“类型与标签”按钮就会激活,可进行相关设置。2. 候选变量列表可以用鼠标和右侧的变量移动按钮将选中的变量移入右侧的“数字表达式”文本框中。3. 数字表达式用于给目标变量赋值

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。

典型相关分析

多元线性回归分析统计专业研究生工作室为您服务

检验方法是一样的

做分层逐步回归

就是不纳入交互作用

这是混合方差分析，时间是重复测量的，性别和来源地是被试间的。

不好意思，我是做建筑设计的····

你的混合设计就是要用重复测量，被试内用重复测量，3个处理水平。被试间的之间用被试间分析。交互作用用交互作用图可以分析。

描述性统计，然后合并

你的样本量太小了，不建议这样做我经常帮别人做这类的数据分析的

被试内设计，需要看交互效应。所以只要是被试内设计，不管几因素几水平、随机还是区组，一概都用重复测量。(保证对)

如果是我，先做一个重复测量方差分析，15天作被试内变量，各组做被试间变量。如果你真的只想每天的数据做一个差异，难道做15个ANOVA？

如果是2*2*2，那就是5个变量，一个变量是被试间的c，数值为1、2。另外有四个变量a1b1、a1b2、a2b1、a2b2。把数据录入以后。去SPSS找重复测量方差分析，被试内被试间变量放到相应框内，计算。需要什么去里面设置。

因变量：至少2个以上，且是数值变量。固定因素：适用于固定效应模型，为分类变量，选一个或几个。协变量：与因变量有关的数值变量，协方差分析时才用。WLS权重：变量加权，用于加权最小二乘分析。2/6指定模型：系统默认是“全因子”，包含所有因子的主效应、所有协变量的主效应、所有因子的交互效应，但不含协变量交互效应。“设定”则为用户自己定义，因素交互作用、因素和协变量间的交互效应，所有因素和协变量均含在模型中。“因子与协变量”中，F表示固定因素，C表示协变量。“交互”：所有因素不同水平各种组合的交互效应，系统默认。“主效应”：只考虑主效应，不考虑交互效应。“所有三阶”：考虑3个因素的交互效应，其他几阶解释同于此理。3/6计算离差平方和：共有4种，系统默认“类型3”，“类型3”是最多应用的方法。“类型1”：平衡设计，确定一级交互效应之前必须先确定主效应的离差，确定二级交互效应之前必须先确定一级交互效应离差，其他同理；多项式回归模型，其中，高次项确定前先确定低次项；嵌套模型，一级效应嵌套于二级效应之中，二级嵌套于三级之中，依次类推。“类型2”：平衡的方差分析模型、仅含主效应模型、所有回归模型、纯嵌套模型。“类型3”：类型1和类型2所列的模型、没有缺失数据的平衡或非平衡设计资料。“类型4”：有缺失数据的平衡或非平衡设计资料、类型1和类型2所列的模型。系统默认模型内含有截距。4/6“对比”：单变量组间比较，共6中方法供选择。“偏差”：将每个水平的均数与所有水平的总均数进行比较。“简单”：将各水平的均数与指定水平的均数进行比较。特别适合有对照的设计。“差值”：将每个水平的均数与前一水平的均数进行比较（第一水平除外）。“Helmert”：将每个水平的均数与后一水平的均数进行比较（最后一个水平除外）。“重复”：将每个水平的均数与其后各水平的均数进行比较（最后一个水平除外）。“多项式”：比较线性效应，二次效应、三次效应等，用于估计多项式趋势。5/6某因素某个水平上某因变量的估计均数，散点联线后显示估计均数随两个因素不同水平组合的变化趋势，若平行线条，表示两因素没有交互作用，若有交叉，存在交互作用。用于比较模型中的因变量均数估计。“两两比较”：具体操作可见我以前写的文章，搜索“spss教程：单因素方差分析 百度经验”。6/6因子与因子交互：选入预估计条件总体均数的主效应和交互效应的因素，并选入右框“显示均值”，显示框内因素的条件均数估计、包括均数、标准误、可信区间。“比较主效应”：提供模型中各主效应的条件估计均数的非校正多重比较。“输出”：描述统计、SSCP矩阵、方差齐性检验。

可以考虑重复测量资料的分析方法

混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如，看看哪一种饮料更受欢迎，所有人都要既品尝可口可乐也品尝百事可乐。组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如，品尝饮料的人分为男、女，性别就是一个组间变量。把饮料和性别这两个变量放在一起，就是一个混合设计。可以看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。

重复测量是针对同样的个案 针对同样的因变量进行的不同时间段的测量所以你这个只是普通的2*2试验设计，就用多因素方差分析即可分析了

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系把自变量的平方项 和自变量加入方程进行回归，如果平方项的回归系数显著，则有你说的这种 U 型关系，

第十五章 SPSS回归分析与市场预测市场营销活动中常常要用到市场预测。市场预测就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。预测的目的是为了提高管理的科学水平，减少盲目的决策，通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，进而使决策目标得以顺利实现。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数学模型，以便从一个已知量来推断另一个未知量。15.1 回归分析概述相关回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量在预测期变化结果的预测方法。根据市场现象所存在的相关关系，对它进行定量分析，从而达到对市场现象进行预测的目的，就是相关回归分析市场预测法。相关回归分析市场预测法的种类：根据相关关系中自变量不同分类，有以下几种主要类型：1、一元相关回归分析市场预测法，也称简单相关回归分析市场预测法。它是用相关回归分析法对一个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析，建立一元回归方程作为预测模型，对市场现象进行预测的方法。2、多元相关回归市场预测法，也称复相关回归分析市场预测法。它是用相关分析法对多个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析，建立多元回归方程作为预测模型，对市场现象进行预测的方法。回归模型的建立步骤：1）做出散点图，观察变量间的趋势。如果是多个变量，则还应当做出散点图矩阵、重叠散点图和三维散点图。2）考察数据的分布，进行必要的预处理。即分析变量的正态性、方差齐等问题。并确定是否可以直接进行线性回归分析。如果进行了变量变换，则应当重新绘制散点图，以确保线性趋势在变换后任然存在。3）进行直接先行回归，包括变量的初筛、变量选择方法的确定等。4）残差分析。这是模型拟合完毕后模型诊断过程的第一步，主要分析两大方面：残差间是否独立；残差分布是否为正态。5）强影响点的诊断及多重共线性问题的判断。这两个步骤和残差分析往往混在一起，难以完全分出先后。15.2 回归分析熟练使用SPSS中的回归分析过程，对大量样本进行有效的回归分析，并根据回归分析的结果对市场行为进行预测。在市场营销中我们可以根据回归方程判断顾客的满意度、商品的业务量以及他们的相关关系等。进行简单回归分析对数据也有一定的要求，这里给出的是基本适用条件：1）线性趋势：自变量与因变量的关系是线性的，如果不是，则不能采用线性回归来分析。这可以通过散点图来加以判断。2）独立性：可表述为因变量y的取值相互独立，之间没有联系。反应到模型中，实际上就是要求残差间相互独立，不存在自相关，否则应当采用自回归模型来分析。3）正态性：就自变量的任何一个线性组合，因变量y均服从正太分布，反映到模型中，实际上就是要求残差服从正太分布。4）方差齐性：就自变量的任何一个线性组合，因变量y的方差均相同，实质就是要求残差的方差齐性。15.2.1 案例一问题要对中国电信业务总量的影响因素进行计量模型的分析，我们可以对1991年—1999年电信业务总量、邮政业务总量、中国人口数、市镇人口数、人均GDP以及人均消费水平这六个指标进行回归并对市场进行预测。根据回归的结果我们可以得出回归方程，根据回归方程利用往期的数据可以对电信业务总量进行预测。15.2.2 案例一操作打开SPSS 20.0，在其窗口中选择菜单【文件】→ 【打开】→ 【数据】，打开（文件名称：Book第十五章中国电信业务总量.sav）数据表，文件包括年份（定序尺度）、电信业务总量、邮政业务总量等7个变量（定距尺度）。选择【分析】→ 【回归】→【线性】，打开线性回归分析对话框。在左侧变量框中选择“电信业务总量变量”将其移动到因变量列表下的方格中，将因素变量“邮政业务总量、中国人口数、市镇人口比重、人均GDP、人均消费水平”移动到自变量下的方格中，如图15-1所示。图15-1 “线性回归”对话框方法（M）下拉框中设置解释变量进入模型的方法：1）进入：将所有变量全部引入模型中2）逐步：每一次按照向前筛选法的标准引入变量后，都要按照向后筛选法的标准对已经引入的所有变量进行检验，剔除掉由于新变量的引入而变得不再显著的变量。3）删除：建立模型时，根据设定的条件剔除部分解释变量。4）向前：与被解释变量有最大相关的变量首先进入方程，如果该解释变量没有通过 F 检验，则变量筛选过程结束，方程中没有引入任何变量；如果通过 F 检验，则在剩余的变量中寻找具有最大偏相关系数的变量，将其引入方程，并再次进行 F 检验，如果通过检验，则保留该变量在模型中，并继续寻找下一个候选变量，否则变量筛选过程结束，方程中仅有一个解释变量；依次类推，直至所有满足判据的变量都被引入到模型为止。5）向后：与向前筛选法的顺序相反，向后筛选法首先将所有变量都引入模型，然后剔除最不显著的变量。如果剩余变量都通过显著性检验，则变量筛选过程结束；否则按同样的标准继续剔除不显著的变量，直至剩余的解释变量都满足显著性检验为止。单击“统计量”按钮，弹出“统计量”子对话框，该对话框用于设置要输出的统计量。估计：输出有关回归系数的统计量，包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t统计量及其对应的p值；模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程F检验的方差分析；共线性检验：输出多重共线性分析结果；Durbin-Watson：输出Durbin-Watson检验统计量。在此对话框中选择估计、模型拟合度、共线性诊断，如图15-2所示。图15-2 “线性回归：统计量”子对话框单击“绘制”按钮，弹出绘制子对话框，该对话框主要用于利用图形对残差进行分析。在此选中正态概率图复选框，对残差的正态性进行分析，如图15-3所示。图15-3 “线性回归：图”子对话框单击“保存”按钮，弹出保存子对话框，如图15-4所示，该对话框用于设置将某些有用的分析结果保存到数据文件中，在此选择默认的选项。图15-4 “线性回归：保存”子对话框单击“选项”按钮，弹出选项子对话框，步进方法标准：用于设置解释变量筛选的判定标准；在等式中包含常量：用于设置在模型中是否包含常数项，默认为在模型中包含常数项；缺失值：用于设置缺失值的处理方法。在此选择默认选项，如图15-5所示。图15-5 “线性回归：选项”子对话框单击“继续”按钮，返回线性回归主对话框，单击“确定”按钮，执行现行回归分析命令。得到输出结果。15.2.3 案例一结果分析表15-1给出了解释变量的筛选过程，根据此表，我们可以看出在本例中所有的解释变量均进入进行回归分析。表15-1 解释变量筛选过程模型 输入的变量 移去的变量 方法1 人均消费水平, 市镇人口比重, 邮政业务总量, 中国人口数, 人均GDPb . 输入a. 因变量: 电信业务总量b. 已输入所有请求的变量。表15-2和表15-3给出了回归模型拟合优度评价及方程的方差分析表，根据表15-2得出回归方程的拟合优度调整的R方为0.978，这个R方数值还是比较大的，大致可以认为回归方程有意义。而表15-3是方程的方差分析表，根据此表看一看出回归方程的方差检验对应的p值为0.002小于0.05，说明该模型从整体上看是比较有意义。表15-2 回归模型拟合优度评价模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差1 .996a .992 .978 1.47822a. 预测变量: (常量), 人均消费水平, 市镇人口比重, 邮政业务总量, 中国人口数, 人均GDP。b. 因变量: 电信业务总量表15-3 方差分析表模型 平方和 df 均方 F Sig.1 回归 794.319 5 158.864 72.703 .002b残差 6.555 3 2.185 总计 800.874 8 a. 因变量: 电信业务总量b. 预测变量: (常量), 人均消费水平, 市镇人口比重, 邮政业务总量, 中国人口数, 人均GDP。从表15-4可以看出，引入模型的五个解释变量都没有通过t检验。模型整体显著而单个系数均不能通过t检验，这正是解释变量之间存过多重共线性的常见特征。观察表15-4中的容差和方差膨胀因子我们可以看出五个解释变量的容差都很小接近于0，但它们的VIF都很大，这进一步证实了解释变量之间存在严重的多重共线性。1) 容忍度 (Tolerance) :某自变量的容忍度等于1减去以该自变量为反应变量，Independentω 杠中选入的其他自变量为自变量所得到的线性回归模型的决定系数。显然，容忍度越小，多重共线性越严重。有学者提出，容忍度小于 0.1 时，存在严重的多重共线性。2) 方差膨胀因子 (Varianceinflation factor , VIF): 等于容忍度的倒数。显然，VIF 越大，多重共线性问题越大。一般认为VIF不应大于5 ，对应容忍度的标准，也可放宽至不大于10 。3) 特征根 （Eigenvalue) :对模型中常数项及所有自变量计算主成分，如果自变量问存在较强的线性相关关系，则前面的几个主成分数值较大，而后面的几个主成分较小，甚至接近0。4) 条件指数 (ConditionIndex):等于最大的主成分与当前主成分的比值的算术平方根。所以第一个主成分相对应的条件指数总为1。同样，如果几个条件指数较大(如大于30) ，则提示存在多重共线性。表15-4 回归系数估计及其显著性检验系数a模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量B 标准 误差 试用版 容差 VIF1 (常量) -124.504 456.294 -.273 .803 邮政业务总量 35.740 16.047 1.734 2.227 .112 .005 222.177中国人口数 16.970 47.309 .589 .359 .744 .001 987.365市镇人口比重 -300.267 390.878 -.426 -.768 .498 .009 112.937人均GDP -5.317 9.898 -.951 -.537 .628 .001 1149.087人均消费水平 -.270 19.750 -.023 -.014 .990 .001 1057.707a. 因变量: 电信业务总量表15-5给出了方程解释变量的多重共线性诊断结果。从特征根上看，最大的特征根远远大于其他特征根，后 4 个条件指数都大于 10，说明变量之间确实存在多重共线性问题。从方差比例上看，第 5 个特征根解释了人均 GDP 方差的 58%，同时解释了人均消费水平方差的 65%，说明这两个变量之间可能存在多重共线性；第 6 个特征根同时解释了邮政业务总量方差的 77%、人口总数方差的 100%和市镇人口比重方差的60%，说明这 3 个变量之间可能存在多重共线性。表15-5 多重共线性诊断模型 维数 特征值 条件索引 方差比例(常量) 邮政业务总量 中国人口数 市镇人口比重 人均GDP 人均消费水平1 1 5.820 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 .002 .174 5.785 .00 .00 .00 .00 .00 .003 .006 31.563 .00 .07 .00 .00 .00 .004 .000 193.583 .00 .01 .00 .02 .22 .325 2.528E-005 479.782 .01 .16 .00 .38 .58 .656 4.476E-007 3606.121 .99 .77 1.00 .60 .20 .02a. 因变量: 电信业务总量为了解决多重共线性带来的问题，可以使用 Backward 法筛选变量。得到结果如下表15-6、表1

能具体说一下你的数据是怎样输入的，以及你是要做怎样的独立t检验么？用总分做吗？

用逐步回归最好！也是最常用，对了！你的人口统计学变量不是连续性数据，注意要建立虚拟变量。

您可以使用阶层回归分析。之后，所谓的“控制变量”是寻找出这些变量的影响来预测因变量其它变量的作用是如何。例如，在该分析中，人口统计变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归到block1，再放入block2的其他变量。通过观察结果可以人口统计学变量排除后，可以看出派生，其他变量方差增长的贡献率。

您可以使用阶层回归分析。之后，所谓的“控制变量”是寻找出这些变量的影响来预测因变量其它变量的作用是如何。例如，在该分析中，人口统计变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归到block1，再放入block2的其他变量。通过观察结果可以人口统计学变量排除后，可以看出派生，其他变量方差增长的贡献率。

你可以用分层回归分析。所谓的“控制变量”，就是看一下，排除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等等）作为控制变量，在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。通过观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量的方差贡献增加率。

自变量是离散的尤其又仅仅是加项并不要紧，直接赋值成为虚拟变量（就是离散的）就行，例如男=1，女=0，进行回归检验OK就行了。但是关键是你的应变量，也就是你说的心理问题求助意愿如果是离散的，而且如果还有约束，那就要根据分布情况和约束情况考率是用Logit, Probit或者Tobit这样的回归模型了。

两份类就不需要虚拟变量的统计专业，为您服务

性别 用两个独立样本的差异检验 年级、城乡多有3个水平 就要用方差分析了

这个可以做描述性统计，均值标准差，或者频数等

纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的

回归分析中所涉及的变量常分为自变量与因变量。 当因变量是非时间的连续性变量(自变量可包括连续性的和离散性的)时，欲研究变量之间的依存关系,进行可以多元线性回归分析。 研究者根据专业知识和经验所选定的全部自变量并非对因变量都是有显著性影响的,故筛选变量是回归分析中不可回避的问题。介绍最常用的一种变量筛选法——逐步筛选法。 模型中的变量从无到有，根据F统计量按SLENTRY的值(选变量进入方程的显著性水平)决定该变量是否入选；当模型选入变量后，再根据F统计量按SLSTAY的值(将方程中的变量剔除出去的显著性水平)剔除各不显著的变量，依次类推。这样直到没有变量可入选,也没有变量可剔除或入选变量就是刚剔除的变量，则停止逐步筛选过程。例题： α-甲酰门冬酰苯丙氨酸甲酯(FAPM)是合成APM的关键中间体之一。试验表明，影响FAPM收率的主要因素有∶ 原料配比(r)、溶剂用量(p1)、催化剂用量(p2)及反应时间(t)等4个因素，现将各因素及其具体水平的取值列在下面。 影响FAPM合成收率的因素和水平∶ 因素各水平的代码 1 2 3 4 5 6 7r 原料配比 0.80 0.87 0.94 1.01 1.08 1.15 1.22p1 溶剂用量(ml) 10 15 20 25 30 35 44p2 催化剂用量(g) 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 t反应时间(h) 1 2 3 4 5 6 7 研究者按某种试验设计方法选定的因素各水平的组合及其试验结果如下，试用回归分析方法分析此资料(注∶权重仅为相同试验条件下重复实验运行的次数)。 编号 r p1 p2 t Y(收率,％) 权重 1 0.80 15 2.0 6 71.5 3 2 0.87 25 3.5 5 71.2 2 3 0.94 35 1.5 4 72.8 3 4 1.01 10 3.0 3 69.7 2 5 1.08 20 1.0 2 67.5 3 6 1.15 30 2.5 1 67.3 3 7 1.22 40 4.0 7 71.8 3具体计算特麻烦，必须借助统计软件。MODEL y=r r2 p1 p12 p2 p22 t t2 rp1 rt p1t / SELECTION=STEPWISE;筛选变量。

我们可以帮助你

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。

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

程序源代码如下:main() { int i,j,k; printf(" "); for(i=1;i<5;i++)　　　　／*以下为三重循环*/ 　for(j=1;j<5;j++)　 　　for (k=1;k<5;k++) 　　　{ 　　　　if (i!=k&&i!=j&&j!=k) 　　　/*确保i、j、k三位互不相同*/ 　　　　printf("%d,%d,%d ",i,j,k); 　　　 } } main() { long int i; int bonus1,bonus2,bonus4,bonus6,bonus10,bonus; scanf("%ld",&i); bonus1=100000*0.1;bonus2=bonus1+100000*0.75; bonus4=bonus2+200000*0.5; bonus6=bonus4+200000*0.3; bonus10=bonus6+400000*0.15; 　if(i<=100000) 　　bonus=i*0.1; 　else if(i<=200000) 　　　　　bonus=bonus1+(i-100000)*0.075; 　　　　else if(i<=400000) 　　　　　　　　bonus=bonus2+(i-200000)*0.05; 　　　　　　　else if(i<=600000) 　　　　　　　　　　　bonus=bonus4+(i-400000)*0.03; 　　　　　　　　　　else if(i<=1000000) 　　　　　　　　　　　　　　bonus=bonus6+(i-600000)*0.015; 　　　　　　　　　　　　　else 　　　　　　　　　　　　　　bonus=bonus10+(i-1000000)*0.01; printf("bonus=%d",bonus); }

亲啊，相关就可以了，双变量相关。把他们全选进去。然后做就可以了。结果看p值和相关系数。参考资料：ppv课网站spss学习视频

因子是分组的意思，logit回归就是将自变量拉入协变量里的，回归控制，你可以看下协方差分析里的协变量用回归控制不同

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。希望能帮到你！

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。希望能帮到你！

单击select按钮，选择一个变量作为条件变量到selection variable框中，并单击rule按钮给定一个判断条件。它的作用：只有条件变量值满足给定条件的样本数据才参与回归分析。

首先得告诉你，在这里的两个变量属于定序变量，因为你是通过四个选项和五个选项来调查的，虽然这两个变量在现实中是数字型的，但是你是通过分段来调查的，所以只能算是定序变量。接下来做相关分析，只能选择spearman等级相关系数来测量。你重新做下。具体表格可以这样来看：第一行是两个变量的相关系数，这里就是0.5，第二行是显著性水平，这里是0.421。当显著性水平小于0.05时说明两个变量之间存在显著相关，反之则不存在。相关系数是表示两个变量之间的相关性强弱的。

双向有序，这种不做卡方检验的

企业类型、婚姻幸福感、工作类型、职业

直接用logistic回归分析即可这些自变量是连续变量

我们可以帮助您

spss转换-重新编码为相同变量。。把4改为1,，3改为2，...。。不过弄好了还得在变量视图里面把值全部改过来，一样把很好改为4，较好改为3.。。就可以了。。。

加1个变量，用compute里面的if函数来转换。你这里4个值一共要转换4次。不过你这里比较好判断，也可以直接先排序，然后重新输数，反正也就是重新输4个数字，把相同的一起粘贴也很快。

Eta系数是可以进行定类变量与定距变量的相关分析的。SPSS软件在分析----描述统计----交叉表，点击按钮“统计量”在出现的对话框里，选中Eta 前面的复选框即可输出。SPSS软件目前在此处还不输出显著性水平指标。

一般定类数据和定序数据间的相关用二列相关或者列联相关，二列相关用于二分数据，列联相关不限于二分数据。二列相关可以直接用积差相关的操作来完成，其实一般的各种相关作为积差相关的特列，其实公式和积差相关的是等价的，也就是无论是定序还是二分变量与连续变量的相关，都可以用积差相关的操作做，结果一样的。列联相关的公式：如果是定类数据之间，可以用phi系数、四格相关等席皮尔曼相关系数为0.389**，代表这个相关系数是0.389，**代表该系数在0.01水平显著（*是0.05水平，***是0.001水平），sig是具体的显著性水平。

定序变量是对等级变量或顺序差别的一种测度，可以用的统计方法有很多，如非参数检验、回归分析等。

参考 我说：“扯蛋，你家的门还三保险呢，封石最少也有三块，三千世界，你懂吗。”

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

定比变量。年龄是定比变量，其拥有绝对零点。孩子数量为定类变量，因为是根据数量特征将其划分为四个类别。可以参照一下定义及特征查看：定类尺度（Nominal Measurement):按照事物的某些特征辨别和划分它们异同的一种测量层次，也称为类别尺度、名义尺度。定序尺度（Ordinal Measurement):按照事物的某种特征依顺序和级别进行排列的一种测量层次，也称为顺序尺度、等级尺度。定距尺度（Interval Measurement):不仅能将事物区分类别和等级,而且可以确定其之间的数量差别、间隔距离的一种测量层次，也称为间隔尺度、区间尺度。定比尺度（Scale Measurement):在定距尺度上增加绝对零点的一种测量层次，也被称为等比尺度、比率尺度。SPSS概述SPSS（Statistical Product and 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。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

SPSS里的测量尺度分3种： 第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算； 第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能

一、数据处理1、数据变量数据类型主要为字符型、数值型和日期型三种。2、变量尺度即变量的度量标准。主要为名义（N）——分类变量、度量（S）——连续变量。3、数据清洗删除重复项：利用【数据】→【标识重复个案】→将所有变量放入【定义匹配个案的依据】→【确定】结果中0代表重复个案，1为唯一个案，升序排列，删除最后一个基本个案值为0的项，重复项就删除了。4、数据抽取4.1、字段拆分打开数据文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CHAR.SUBSTR(3)函数】→新建【目标变量】→填写【字符串表达式】→【确定】该函数有三个参数CHAR.SUBSTR（字符串表达式，位置，长度）例如：CHAR.SUBSTR(‘abcd",2,2)返回“bc”4.2、随机抽样打开文件→【数据】→【选择个案】→【随机个案样本】→【样本】→输入选择随机样本数，可以输入20%的所有个案。5、数据合并5.1、字段合并打开文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CONCAT函数】→填写【字符串表达式】→新建【目标变量】→【确定】Concat（strexpr,strexpr2,,,,,）例如concat（年，“-”，月，“-“，日）strexpr是字符串变量。5.2、记录合并打开文件→【数据】→【合并文件】→【添加个案】→【外部SPSS Statistics数据文件】→选择文件→继续→确定6、数据分组6.1、可视分箱打开文件→【转换】→【可视离散化】→【要离散的变量】→选择要离散化的变量→【继续】→命名【离散的变量】→点击【生成分割点】→填写【第一个分割点位置】、【分割点数】、【宽度】→【应用】→【生成标签】→【确定】6.2、重新编码打开文件→【转换】→【重新编码为不同变量】→选择【输入变量】→命名【输出变量】→【更改】→【旧值和新值】→【旧值】→【范围】→【新值】→【添加】→【确定】7、数据标准化7.1、0-1标准化对原始数据进行线性变换，使结果落到【0，1】区间。公式为X^=x-min/max-min打开文件→【转换】→【计算变量】→【数字表达式】框中输入公式→命名【目标变量】为标准化值→【类型与标签】→【数值】→【继续】→【确定】7.2、Z标准化将变量中的测量值处理成服从标准正态分布的数据值，即均值μ为0，标准差σ为1。X^=（x-μ）/σ打开文件→【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→勾选【将标准化值另存为变量】→【确定】二、描述性分析1、频率分析1.1 分类变量频率分析打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→【确定】1.2 打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→点击【统计量】选择想要输出的统计量→【继续】→点击【图表】按钮→选择【直方图】勾选【在直方图中显示正态曲线】→勾选【显示频率表】→【确定】2、描述分析【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→【选项】→选择需要输出的统计量→【继续】→【确定】3、交叉表分析【分析】→【描述统计】→【交叉表】→选择行变量、列变量→【单元格】选择输出格式，可以勾选【百分比】→【继续】→【确定】4、数据报表制作【分析】→【表】→【设定表】→选择变量到行或者列→【摘要统计量】选择想要添加的其他统计量（比如列数N%）→【分类和总计】添加小计/总计→【应用选择】→【确定】还有不明白的也可以去SPSS中文官网看看。

将数据保存到Excel表格中。启动SPSS，将数据导入SPSS中。点击变量视图，对变量进行定义。将序号定义为名义（Nominal名义变量是对数据进行分类得到的变量)。将经纬度定义为度量（Scale 定距变量是对数据经过按标准测量，或使用工具测量后得到的数据，有绝对零点或相对零点的数据：有绝对零点的如长度、重量等；有相对零点的如温度、成绩、智商等。）选择图表中的散点/点状。会出现散点分布、矩阵分布、简单点、重叠分布、3-D分布。如果单纯的想做二维散点图，选择散点分布。将经度拖入X轴内，将维度拖入Y轴内。点击确定。< /strong>本例定义5个变量： Number Sex Age Height weight 建立数据集 type: 变量类型 系统默认为数值型 有8种类型可供选择： 1.Numeric:数值型变量 2.Comma:带逗号的数值型变量 3.Dot:带圆点的数值型变量 4.Scientific:科学记数法 5.Date:日期型变量 6.Dollar:货币型变量 7.Custom currency: 自定义型变量 8.String:字符型变量 为便于统计，本例全部定义为数值型。 建立数据集 width: 宽度 本例中各变量的宽度： Number ——2 Sex ——1 Age ——2 Height ——5 Weight

你这个是简单的描述统计，相关不在这里面。相关有专门的按钮，英文是correlations，然后你再可以选择person相关，斯皮尔曼相关，看你数据情况用什么类型的相关呀。

定类变量本身是没有等级关系的，所以不能计算相关系数。但是可以做差异性分析

定类变量本身是没有等级关系的，所以不能计算相关系数。但是可以做差异性分析

那位解释的不准确，或者说不对。定类变量就是变量值是分类的，一个一个类别，定序变量的变量值也是一个一个分类但是有等级次序，而定距变量的变量值是一个一个具体的数据，并且是连续性的数据，这些数据可以加减乘除，其中统计中还有一个定比变量，它和定距变量的唯一的区别就是它存在绝对零点，也就是说当变量值取0的时候，是有意义的，比如年龄取0的时候就表示没有年龄，但是温度取0的时候不表示没有温度，因此温度就是定比变量。这里的教育年限看他是否是定比变量还是定距变量，主要看它的变量值，如果在输入数据的时候，变量教育年限的变量值是分类的，比如三年以下，三到五年，五年以上等等这样的情况就是定序变量；如果它的变量值是1年，2年，4年，10年等等具体的数据时，它就是定距变量，当然我们可以将定距变量当作定比变量来使用。这两中变量在相关分析和回归分析时，需要严格区分。

只要你知道定距变量和定序变量的区别就能分析这个问题，差别就在于前者每个数值和前后数值间的差值是固定的，相等的，而定序变量的数值之间只有大小的差别，但每个数值和相邻数值的差值不知道。所以如果你直接用年龄原始数值来表示年龄变量，那年龄就是等距变量。但如果你用年龄段，且年龄段之间的差距明显不同，那就是定序变量，比如A18-29岁和E60-65岁明明显不同的，这显然ABCDE是定序变量，ABCDE之间的差值是不同的。但你不用过于担心这个问题，你给变量名名为定序还是尺度变量，不会影响分析结果。能够使操作结果不同的只能是你选择的分析手段，比如在你确知两变量都是定序变量时，求相关就用spearman等级相关。

都是翻译惹的祸：Scale是可比连续量。Nominal是名义变量。这两大类意思是Scale变量如同人的存款可以运算，Nominal如同人的名字无法数学运算一个人的年龄当然是连续量，可以加减乘除运算的。但是你把年龄分箱了，他就不能运算了。

只要你知道定距变量和定序变量的区别就能分析这个问题，差别就在于前者每个数值和前后数值间的差值是固定的，相等的，而定序变量的数值之间只有大小的差别，但每个数值和相邻数值的差值不知道。所以如果你直接用年龄原始数值来表示年龄变量，那年龄就是等距变量。但如果你用年龄段，且年龄段之间的差距明显不同，那就是定序变量，比如A18-29岁和E60-65岁明明显不同的，这显然ABCDE是定序变量，ABCDE之间的差值是不同的。但你不用过于担心这个问题，你给变量名名为定序还是尺度变量，不会影响分析结果。能够使操作结果不同的只能是你选择的分析手段，比如在你确知两变量都是定序变量时，求相关就用spearman等级相关。

SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

第1章　SPSS的关键命令1.1　SPSS自身的程序结构(即过程)1.2　SPSS的程序（命令）行1.2.1　一个简单的SPSS程序例子1.2.2　SPSS的操作命令1.2.3　SPSS的数据编码1.2.4　另一个简单的SPSS编程习题1第2章　采用命令法快速输入数据2.1　SPSS的简单命令2.2　对问卷中数据的编码2.3　定义SPSS变量的属性2.4　SPSS数据的固定格式2.5　SPSS数据的自由格式2.6　建立SPSS的命令文件2.7　SPSS命令文件的4种格式2.8　编程后立即进行统计分析2.9　调用老命令文件(程序)进行统计分析2.10　正确编辑SPSS原始数据小结2.11　统计分析的最佳方案习题2第3章　数据备份与分组3.1　创建新变量3.1.1　通过Compute对话框创建新变量3.1.2　采用COMPUTE命令创建新变量3.1.3　数学函数3.1.4　缺失值函数3.2　采用IF命令进行条件变换及逻辑校验3.2.1　IF命令格式3.2.2　关系表达式中的关系符3.2.3　逻辑表达式中的运算符3.2.4　两种缺失值的逻辑函数3.2.5　缺失值的处理3.2.6　IF命令的对话框3.3　数据重新分组3.3.1　单击对话框重新编码数据的实例3.3.2　RECODE命令的格式3.3.3　RECODE在命令文件中的位置3.4　计算有相同情况的次数3.5　SPSS的运算次序3.6　运算符的用法习题3第4章　图文并茂的SPSS图形4.1　数据要求4.2　绘制条形图4.3　在Graphs中绘制“一图多变量”的条形图4.4　在Graphs中进一步绘制多变量的条形图4.5　直方图的描述4.6　图文并茂的圆形图4.6.1　对话框法4.6.2　命令法习题4第5章　SPSS统计分析的预备知识5.1　总体与样本5.2　参数与统计量5.3　正态分布5.4　经验规则的应用5.5　正态分布的假设检验5.5.1　检验正态性的重要统计量5.5.2　检验正态性的其他图示法5.6　显著性水平与α值习题5第6章　数据的排序、行列互换及抽样和加权6.1　SPSS的Data Editor窗口6.2　几十个Cases的数据输入法6.3　成百上千个Cases的数据输入法6.4　个案排序6.5　数据的行列互换6.6　限选个案Cases进行局部统计6.6.1　限选某个子总体进行统计6.6.2　提取随机样本进行统计6.6.3　限选前n个Cases6.7　个案加权6.8　Data中的其他菜单命令习题6第7章　用Frequencies和Tables描述频次7.1　应用Frequencies过程的预备知识7.2　绘制单变量的频率表7.3　进一步通过TABLE过程绘制多变量的频率表7.4　更深入的分析7.5　Paste回来的程序习题7第8章　多选项的统计技术8.1　多选项的计算机编码8.2　多选项中二分法与分类法的区别8.2.1　多选项分类法8.2.2　多选项二分法8.3　多选项的数据及程序8.4　多选项频次分布表及分析8.5　多选项的交叉汇总表及分析8.5.1　交叉汇总表的统计法8.5.2　输出的交叉汇总表8.5.3　交叉汇总表分析习题8第9章　采用Crosstabs过程对双变量交叉汇总9.1　双变量交叉汇总法9.1.1　统计方法9.1.2　分析方法9.2　次序—次序（定序—定序）变量用Gamma或D系数测量9.3　比例—比例（定比—定比）变量用皮尔逊CORR系数测量9.4　标称—区间（定类—定距）变量用Eta系数测量9.5　标称—次序（定类—定序）变量用λ系数测量9.6　标称—标称（定类—定类）变量用λ系数测量9.7　Crosstabs对话框的应用9.8　CROSSTABS过程的命令总表习题9第10章　两个子总体均值的比较10.1　描述子总体均值的差异（MEANS过程的应用）10.1.1　寻找相关方面10.1.2　论证所用的数据及其程序10.1.3　高考成绩与父亲职业的关系10.1.4　不同地区考生的成绩分析10.1.5　采用对话框进行统计10.1.6　MEANS过程的命令、子命令的功能及用法10.2　一个样本T?TEST10.2.1　一个样本T?TEST的程序及数据10.2.2　一个样本T?TEST的对话框10.2.3　一个样本T?TEST的假设检验10.2.4　一个样本T?TEST结果分析10.3　独立样本T?TEST的应用10.3.1　采用命令法进行独立样本T检验10.3.2　采用对话框法进行独立样本T检验10.4　配对差值T?TEST10.4.1　采用对话框进行配对差值T?TEST10.4.2　配对差值T?TEST的结果分析10.4.3　采用命令统计法进行配对差值T检验10.5　单因素方差分析10.5.1　One?Way ANOVA的菜单位置10.5.2　采用对话框比较两组平均成绩的差异10.5.3　One?Way ANOVA的结果分析习题10第11章　采用Explore探测数据的正态性11.1　Explore过程可探测数据的错误来源11.2　Explore探测的数据11.3　图形显示之一： 直方图11.4　图形显示之二： 茎叶图11.5　框图11.6　统计分析前对假设的检验11.7　幂转换的形式11.7.1　幂转换11.7.2　正态性检验11.8　集中趋势分布的3种较佳平稳测度11.9　采用Explore的对话框进行数据探测11.10　在Syntax窗口编程习题11第12章　过程ANOVA的应用12.1　ANOVA过程的应用之一： 描述统计12.2　ANOVA过程的应用之二： 方差分析12.2.1　方差分析的假设12.2.2　方差分析的结果12.2.3　交互效应的检验12.3　主效应的检验12.4　ANOVA 过程的命令及其用法12.5　采用对话框做ANOVA（多因素方差）分析习题12第13章　非参数检验13.1　非参数检验过程的菜单和数据文件13.2　Chi?Square（卡方）单样本检验13.3　Binomial(二项式)检验13.4　药量的Runs检验13.5　单样本的Kolmogorov?Smirnov 检验13.6　双样本的Kolmogorov?Smirnov 检验13.7　K个独立样本的Kruskal?Wallis检验13.8　成对样本的Wilcoxon Signed Ranks 检验13.9　K对样本的 Friedman 检验习题13第14章　相关分析14.1　双变量相关分析14.1.1　数据14.1.2　从相关矩阵看“SARS疫情”与广东气温的关系14.1.3　缺失值的剔除法对相关矩阵的影响14.1.4　Correlation的对话框细节14.1.5　运行Correlation 过程命令14.2　偏相关分析14.2.1　计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”14.2.2　如何辨别变量之间的虚假相关14.2.3　找回隐含相关14.2.4　通过对话框进行偏相关分析14.2.5　偏相关主对话框的应用说明14.2.6　将对话框中已选择的命令粘贴到Syntax窗口14.3　偏相关命令表习题14第15章　Cox Regression 过程的医学应用15.1　只有一个协变量的COXREG回归模型15.1.1　幸存函数的计算15.1.2　基线与幸存时间的关系15.1.3　危险率函数15.2　多协变量COXREG回归模型15.2.1　含多个协变量的一般模型15.2.2　有3个协变量的回归模型15.2.3　多个协变量模型的主要参数15.3　回归模型的假设检验15.4　选择预测的协变量15.4.1　选择协变量的理论依据15.4.2　两种常用的选择变量法15.5　向前选择变量的例子15.5.1　例子中的程序和数据15.5.2　输出结果15.5.3　第1步进入方程的变量15.5.4　第2步进入方程的变量15.5.5　考察模型及其回归系数15.5.6　第2个变量进入方程后的模型15.5.7　第2个变量入选后模型中的变量能否淘汰15.5.8　成比例危险率模型15.6　对话框的用法15.6.1　Cox Regression主对话框15.6.2　定义Status变量的对话框15.6.3　画图的对话框15.7　COXREG过程的命令及子命令习题15第16章　品牌研究中的结合分析16.1　结合分析的要领16.2　采用正交设计建立卡片16.3　精品购物的一个调查例子16.4　结合分析的方法16.5　市场预测与决策16.6结合分析的命令习题16第17章　多元线性回归17.1　多元线性回归模型的拟合优度17.2　多元回归的基本条件17.3　设定异常值和影响点17.3.1　从标准残差看异常值17.3.2　检测5个最大及最小的异常值17.4　数据不符合回归假设时的处理法17.5　向前选择变量法17.6　自后淘汰变量法17.7　逐步回归法17.8　多元回归中影响点的检测17.9　多元共线性诊断17.10　解释回归模型17.11　在对话框中运行线性回归习题17第18章　非线性回归分析18.1　曲线估计18.1.1　曲线估计过程的菜单位置18.1.2　曲线估计的数据及其统计法18.1.3　存储临时变量18.2　二分的逻辑斯蒂克回归18.2.1　采用对话框法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.2　采用命令法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.3　二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析18.2.4　三种常用的回归法18.3　多分逻辑斯蒂克回归分析18.4　Two?Stage Least?Squares回归18.4.1　Two?Stage Least?Squares回归例子18.4.2　结果分析18.5　Nonlinear Regression过程在人口普查与预测中的应用18.5.1　从非线性回归模型解出初始值18.5.2　非线性回归模型的主要统计量18.5.3　人口预测18.6　利用Probit过程分析单位概率18.6.1　中度效果分析18.6.2　三组预测水平值的比较18.6.3　各组药效的比较习题18第19章　聚类分析19.1　二阶聚类19.1.1　二阶聚类的特点19.1.2　二阶聚类的数据19.1.3　二阶聚类的对话框例子19.1.4　二阶聚类的结果分析19.1.5　二阶聚类小结19.2　谱系聚类19.3　个案Q聚类19.3.1　从冰柱图看聚类结果19.3.2　平均连接法的图表19.3.3　从树形图分析聚类成员19.4　变量R聚类习题19第20章　判别分析20.1　从抽烟与心脏病的关系入手研究20.1.1　选择分析的个案20.1.2　组间均值差别20.1.3　Wilks的λ值20.1.4　相关系数的评价20.1.5　判别系数的估计20.1.6　判别函数的解释20.1.7　Bayes的分组规则20.1.8　判别分的计算及分组20.1.9　个案分组后的概括统计表20.1.10 判别分的直方图（两种版本的比较）20.1.11　计算错误分组的比例20.1.12　不正确分组的期望比例20.1.13　判别分析的其他统计量20.1.14　判别函数与变量二者之间的关系20.1.15　费歇尔分组函数系数20.2　逐步判别法20.3　其他几种选择变量的标准20.4　三组判别分析20.5　当违背假设时的情形20.6　判别分析对话框的用法20.7　判别分析的命令总表习题20第21章　因素分析及对应分析21.1　因素分析所用的数据21.2　因素分析的对话框设置法21.3　输出结果及其分析21.3.1　因素的初始统计量(共通性)21.3.2　因素抽取21.4　用主成分法抽取前3个因素21.5　通过未加权最小二乘法抽取因素21.6　提炼主成分21.7　转轴前后的对比21.8　对转轴效果的验证21.9　因素分析21.10　社会调研与市场分析中的对应分析习题21第22章　复方差分析22.1　什么是复方差分析22.2　假设与检验22.2.1　假设的必要条件22.2.2　检验假设22.3　多因变量二水平模型的假设检验22.3.1　多因变量之间相关性的检验22.3.2　因变量联合分布为正态性的假设与检验22.3.3　方差齐性检验22.4　双因变量单因素的Hotelling T2检验22.4.1　单因变量的Hotelling T2检验22.4.2　参数估计22.5　因变量是多水平（多样本）模型的假设检验22.5.1　本节分析用的数据及程序22.5.2　进行描述统计22.5.3　进行主成分分析或Bartlett的球状检验22.5.4　多元差异性检验22.5.5　效应检验22.6　用残差检验效度22.6.1　观察值、期望值及其残差22.6.2　参数的系数估计22.6.3　均值的预测22.7　最后的一点启示22.8　采用GLM对话框进行复方差分析习题22第23章　反复测量方差分析23.1　什么是反复测量23.2　绘出图形并进行描述统计23.2.1　描述性统计量23.2.2　图形描述23.3　均值差的分析23.3.1　转换变量23.3.2　正交正态差对照的图示23.4　检验各种效应的差别23.4.1　检验常数效应23.4.2　关于方差分析表23.4.3　检验考试对象效应23.4.4　平均的单因变量显著性检验23.4.5　选择多元或一元结果23.5　选择polynomial等其他对照23.6　二因子的设计模型23.6.1　二因子模型的检验23.6.2　变量的转换23.7　效应的假设检验23.8　增加一个对象间的因子后的交互效应23.8.1　对象内与对象间的因子模型23.8.2　有组间因子时的非饱和模型23.8.3　有组间因子时的饱和模型23.9　带有一个常数协变量的协方差分析23.9.1　协方差的预分析23.9.2　协方差分析23.9.3　方差分析后的线性模型23.10　方差分析的图示习题23附录A　习题参考答案附录B　如何阅读本书参考文献

测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能

你还是直接用调查圈会比较好用

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在SPSS软件相关分析中,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

高的原因：1、如果α信度系数值小于0，查看是否有反向题如果有，需要先对数据进行标准化处理，处理后的数据才可以进行信度分析，具体处理方法在数据处理——数据标准化2，整体α信度系数值介于0-0.5之间，出现此类情况通常原因有3种用错方法，信度分析只针对量表题，但非量表题都放进去分析；问卷设计质量太糟糕，量表题的设计随心所欲完全不带一点参考；样本量少(比如小于50)并且一个维度仅对应2个题项，样本少信度系数值相对会较低。无论是哪种情况，解决流程均是：结合‘删除的项与删除项后的总体的相关性"和‘删除项后的Cronbach"s α系数"，先删除掉很糟糕项，然后再接着依次循环，直至信度系数可接受可止。提高信度的方法：方法1：适当增加同质的题目来增加量表的长度方法2：问卷题目设置的难度适中方法3：测验的时间够充分附近发电机出租，专业租赁发电机，价格优惠，服务周到值得一看的发电机相关信息推荐昶畅机电可提供发电机时租，天租，月租，多种机型供您选择，专业发电机出租租赁，租赁请认准昶畅发电机公司百姓网广告HUAWEI WATCH 3 Pro new，动态表盘，妙趣横生值得一看的手表相关信息推荐全新手表侧表盘市场，万花筒表盘，萌宠表盘，多功能表盘，轻松自定义。从手机导入图片或短视频， DIY 相册及视频表盘， 抬腕所见即你所喜。华为商城广告DataHunter数据怎么分析建设企业数据管理分析决策平台实时数据洞察，管理驾驶舱，快速搭建分析报表，多行业多场景实施经验，消除数据孤岛，新一代智能分析决策，报表可视化，移动报表，简单拖拽快速生成，私有化部署，多终端支持

本人用到了spss重要功能总结一、SPSS篇（1）用spss剔除异常值异常值：一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。一、analyze >> descriptive statistics >>descriptives>> 选择变量（列）到右边的框里>>点选save standardized values as variables >>选择ok二、在data里选中select cases，之后选择if相关，点按钮设置，进入后输入-2<=变量&变量<=2,continue,之后Unselected casees are filtered 或者deleted,然后OK（2）相关性分析指标：相关性系数和p值。sig即p值，代表假设检验中的显著性，通常如果sig<0.05， 拒绝虚无假设（原假设），接受备择假设，反之则无充分理由拒绝虚无假设 对于相关分析，通常sig<0.05就是研究者想看到的结果，因为这意味着相关系数有统计 学意义，变量间的确存在相关a.Spearson相关：计算相关系数并作显著性检验，适用于两列变量都为正态分布的连续 变量或等间距测度的变量b.kendall tau－b等级相关 计算相关系数并作显著性检验，对数据分布没有严格要求， 适用于检验等级变量之间的关联程度（秩相关） c.spearman 等级相关 计算相关系数并做显著性检验，对数据分布没有严格要求，适用于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况。 对于非等间距测度的连续变量，因为分布不明可以使用等级相关分析，也可以使用 Pearson 相关分析， 对于完全等级的离散变量，必须使用等级相关分析相关性 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 一般情况下我们都某人数据服从正态分布，采用pearson相关系数偏相关：偏相关分析要考虑除却分析的变量之外是否有其它变量影响到这两个变量。（譬如，分析身高和短跑成绩的相关性，因为肺活量也影响到了身高和短跑成绩，所以需要剔除这个变量的影响）距离相关分析：计算个案之间距离相似性和相异性（1）回归分析线性回归、非线性回归、分类回归。线性回归的定义：是基于最小二乘法原理产生的古典统计假设下的最优线性无偏估计。是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系的统计学方法。在统计量选项卡中一般勾选估计、模型拟合度、共线性诊断和DW检验统计量。一般以容忍度、方差膨胀因子（VIF，容忍度的倒数）作为共线性诊断指标。一般来说，容忍度的值介于0和1之间，如值太小，说明这个自变量与其它自变量间存在共线性问题；VIF值越大，则共线性问题越明显，一般以小于10为判断依据(Neter et al.，1985）。DW值用来检验回归分析中的残差项是否存在自相关现象，DW值的取值介于0和4之间：残差一阶正相关时，DW≈0；残差一阶负相关时，DW≈4；残差独立时，DW≈2。分析结果（如表5.3与表5.4）显示，各变量的VIF都远小于10，DW值也符合要求，说明各个自变量之间不存在共线性问题。分析结果解释：首先看模型汇总表的R方，这个值位于0和1之间，表示你的方程能解释你的模型的百分之多少，越接近1越好。然后看方差分析表，第一行的回归对应的最后边的P值表征这个方程是不是可信（小于0.05则可信）。然后再看系数表，这个表里的P值会告诉你每个自变量在方程里是否可信，同时表里会展示每个自变量在方程中的系数，有非标准化系数（主要看这个）和标准化系数（你的数据标准化以后算出的系数）。P-P图上的每个空心圆都要尽量穿在那个线上边，圆心越靠近那个线越好。最小二乘法：（1）描述统计、频数分析频率：各个变量值的分布频率及描述性统计量。描述：均值，标准差，方差，范围，峰度（峰度是用于衡量分布的集中程度或分布曲线的尖峭程度的指标），偏度（偏度是用于衡量分布的不对称程度或偏斜程度的指标）。探索：因变量列表是将列表中的变量作为探索分析中的目标变量，一般为连续性变量或者是比例变量。因子列表是目标变量的分组变量，对所需分析的目标变量进行分组表示，属性一般为字符型或者是数字型。P-P图：检验数据服从的分布情况。Q-Q图：检验数据服从的分布情况。交叉率：交叉表分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。比率：计算两个变量相对比的统计量特征。（作除法；直接对比）P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。（1）参数与非参数检验参数检验的使用条件是被检验的样本总体服从正态分布，而非参数检验使用条件自然就是总体不服从或不确定是否服从正态分布。参数检验parameter test，对参数平均值、方差进行的统计检验，其运用范围有当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。此时，总体的分布形式是给定的或是假定的，只是其中一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值，或对其进行某种统计检验。这类问题往往用参数检验来进行统计推断。它不仅仅能够对总体的特征参数进行推断，还能够实现两个或多个总体的参数进行比较。参数检验：比较常见的单样本非参数检验包括游程检验和单样本K-S检验。游程检验：它通常用于检测两个不同的观测值出现的次序是否具有随机性。我们选择分析——非参数检验——旧对话框——游程，在主面板的检验变量列表里选入我们的0,1变量列。选项卡里边选择描述性，其他默认。割点可以全选。输出结果看p值就可以了。单样本K-S检验：这个就比较重要了。这个检验的目的在于观测样本的分布。只要我们想做相关和回归，那我们就最好用K-S检验来检查一下样本的分布。毕竟pearson相关系数有效的一个重要条件就是样本服从正态分布。我们选择分析——非参数检验——旧对话框——1样本K-S，在主对话框的检验变量列表里边选入我们想检验分布的变量（比如一群病号的血细胞数），选项卡里勾选描述性和四分位数，其他默认。在检验分布的下边有四个供勾选的框框，这个要注意一下，常规指的就是正态分布，相等则是指均匀分布，勾选你想检验的分布（一般是正态分布）。确定以后就可以看结果了。多个独立非参数检验：K-W检验：用来判断各样本分别代表的总体是否一致。两相关样本非参数检验:wilcoxon检验:用来检验两个变量的分布是否有差异。多个相关样本非参数检验：Friedman检验：用于检验多个相关样本是否来自同一整体，是wilcoxon的扩展。Kendallw检验：检验样本一致性的好坏。（1）SPSS做预测当我们在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！要知道数据的起点和时间间隔。PASW Statistics提供了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA指数平滑法指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。创建最适当的指数平滑模型包括确定模型类型（此模型是否需要包含趋势和/或季节），然后获取最适合选定模型的参数。为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点：? 此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？? 此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？（解释清楚回归分析和相关性分析中的参数检验）（6）spss做分类两步聚类、K-均值、系统聚类、决策树、k-近邻