SPSS

spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然你可以在分析时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单的相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的，也就是说，在回归当中你所看到的相关，是在控制了其他进入回归方程的变量之后的。因此，普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别。举个例子，比如你考查变量a，b，c之间的关系，如果你使用一般的相关，那么其结果呈现的是a和b的简单相关，b和c的简单相关，a和c的简单相关，每一个相关都只涉及到两个变量，而与第三个变量无关，但如果是回归，回归里a和b的相关是在减去c变量的效应之后的，b和c的相关是在减去a的效应后的，a和c的相关是减去b的效应后的。计算方法不同，得出的结果就不同。所以相关性分析时两变量负相关,回归分析却是正相关这很正常。出现任何形式的不同都不奇怪

简单,采用anlyze---tables功能就可以了.原理是先在multipleresponsesets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用customtables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.好运!

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:SpssWinCanonical correlation.sps". 请使用时改为各自相应的安装目录cancorr set1 = x1 x2 x3 x4 / set2 = y1 y2 y3 /.(2)点击语句窗口run菜单中的all子菜单项，运行命令，就得出结果了。

你这个是配对试验吧？ 激活Statistics菜单选Compare Means中的Paired-samples T Test...项，弹出Paried-samples T Test对话框。从对话框左侧的变量列表中点击A，这时在左下方的Current Selections框中Variable 1处出现A，再从变量列表中点击B，左下方的Current Selections框中Variable 2处出现B。点击箭头钮使A、B进入Variables框，点击OK钮即完成分析

如何在变量输入文字？？？是在建立变量的时候如何输入文字吗？变量名就是文字，你打开SPSS以后看左下角，进入变量视图，把变量名输入到变量框就好了，默认是输入数值型，如果你这个变量不是输入数值而是文字的话，就把数据类型修改为字符型就好了。

视图-把值标签前的√去掉

因子分析1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

spss数据自变量年份处理方法如下：1、在spss中打开数据集，点击“变量视图”，点击“新建变量”，输入变量名称，选择“数值”，点击“确定”。2、在spss中输入年份，并将其转换为数值型变量。3、在spss中使用数值型变量来表示年份，可以使用数值型变量进行统计分析，如求和、求平均值等。

在“按行汇总”的报告中，"列变量"就是选定汇总的变量；"终止列变量"则是一种“为选定为中断变量的类别控制间距和分页”。一般情况下，需要计算均数的放"列变量"，类别变量放“终止列变量”。

factor analysis之后，做regression

用来分析两个变量之间是否有相关性，菜单栏-分析-双变量，依旧是将左侧变量移动到右侧，相关系数框中选择pearson，选择确定，输出表格，若表格中的显著性<0.05，则说明两变量之间显著相关。打开spss，在表格中添加两列实验数据。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”。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”。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。点击“分析”-“回归”-“线性”。设置自变量和因变量，点击“确定”。在输出窗口中查看回归分析的结果。SPSS是世界上最早的应用最广泛的统计分析软件,在调查统计、市场研究、医学统计、政府和和企业的数据分析应用中久享盛名。

分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下：分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）扩展资料:数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A"，‘B"，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。在计算机中可识别的字符，一般都对应有一个ASCII码，ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变，对应的字符也会改变。所以，非数值型的数据，本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯，方便程序的编写，计算机高级语言，划分了数据的类型：数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。

做个logistic回归呗

楼上不太准确，但给了启示 ...自己摸索：recode-into-same variables把原变量放入变量框，输入新的变量名，按钮“Change”,old and new values，左边输入“男”，右边输入1，右下角“Add”。女性就改为2，再Add，继续，……OK（输出框弹出就行）PS：这一段复制了楼上大哥的。

李克特量表就是一种典型的定序尺度量表，可以很好地满足社会调查实务中对于主观评价问题的问卷设计需要。

要不要姐姐我做好传给你~~~

操作方法01分析-比较均值-单因素方差分析。02对比-多项式；在此对话框是用于对组间平方和进行分解并确定均值的多项式比较；u2022当控制变量为定序变量时，趋势检验能够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，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化；通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。03两两比较；多重比较检验利用全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较，其功能是分析样本(处理)间产生差异的具体原因；多重比较检验分两种情况，一种是假定方差相同，对应“假定方差齐性”选框，另一种是假定方差不相同，对应“未假定方差齐性”选框；不同情况对应不同的方法，每种方法有其对应的检验统计量和统计量的分布，本例选择“LSD(L)”和“Tamphane"s T2(M)”。04方差同质性检验：计算 Levene 统计量以检验组方差是否相等。该检验不需要进行总体正态性的假设。Brown-Forsythe：计算 Brown-Forsythe 统计量以检验组均值是否相等。当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于 F 统计量。Welch：计算 Welch 统计量以检验组均值是否相等。当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于 F 统计量。05输出结果；第一步：SPSS中方差齐次性检验的原假设是：各水平下观测变量总体的方差无显著差异。在该表中，从显著性P值看，p>0.05，说明在显著性水平0.05时，不能拒绝原假设。也就是说各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。第二步：F值对应的P值，由于P<0.05,则可以下结论，否定原假设H0：组间均值无显著性差异，即8种势力的智力的平均值有显著性差异。第三步：方差齐性前提下，看LSD检验。由基本分析可知，由于势力的不同，智力水平也不相同。

spss 有兼容性的，但是新版本对此要求更高，最好核实清楚数据类型再录入和分析

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。

分别对应于：数值型，有逗号的数值型，科学计数法的数值型，日期，美元货币，自定义货币，字符型。可以帮忙解决SPSS，SAS数据分析方面的问题。联系方式可以点击我的百度名字查看。

SPSS中有控制变量的说法。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。扩展资料SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。参考资料来源：百度百科-控制变量参考资料来源：百度百科-spss

在SPSS中，`MEAN(1 to 5)`表示计算变量的1到5个值的平均值。例如，如果你有一个名为“分数”的变量，它包含1到10的值，那么`MEAN(1 to 5)`将计算变量“分数”中1到5的值的平均值。这个函数可以用于计算变量的子集的平均值，以便更好地理解数据。

如果太多这样的自变量，不建议做多元回归分析。而是独立样本T检验或方差分析更适合。如果定性变量较少，可以多元回归，办法是虚拟变量法，包括变截距和变斜率。若有帮助，请及时采纳，谢谢统计人刘得意

不能定性变量又名分类变量 ，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。 spss中 比如 数字就是定量变量，字符串就可以是定性变量或者分类变量等

性别这种为定性变量，年龄这种为定量变量

什么B玩意？啊，，我的眼睛

这种只能采用卡方检验，也就是crosstab进行交叉列联表 ，统计每一类对应另一类的百分比，然后进行卡方检验 会得出类别之间是否相关

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。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

没法做正态性检验的哦

回归是方法残差是实测与预计值的差值平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样df是自由度均方是方差除以自由度f是f分布的统计量sig是p值

你是想调整数据呢还是想调整什么呢？线性回归时候，相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度。但是自变量对因变量不显著的话，只能说明自变量多因变量影响不大，可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量。或者在自变量多的情况下，用逐步回归的方法，提取出与因变量相关最大的自变量。

你可以尝试着先绘制下散点图看看 会不会用其他曲线拟合的效果会更好，很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果，但是不一定是最佳的，所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性。如果仍然是符合线性趋势，但是你只有这么一个自变量的话，那就没有办法优化了，如果还有其他自变量，可以尝试着引入之后 再看回归效果

应该是你的原始数据之间没有变化，造成了各项的平方和为0，而0不能当分母，所以F值和Sig.值不能显示。F值等于第二张表格前两项的Mean Square之比。

使用 SPSS 25 时，最大变量数默认为 650，如果超出这个数值，您将无法打开数据文件。若要解决该问题，您需要在 SPSS 25 中增加变量数量上限。您可以在高级设置中更改“最大变量”下拉框的值，以支持更多的变量。此外，您也可以使用 SPSS 数据文件优化器来减少变量数量，以便更好地打开数据文件。

是的。标准化Z值Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后，服从标准正态分布Φ（0,1），并且Z为该标准正态分布下的新变量。z-score标准化：标准分数（standard score）也叫z分数（z-score）,是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为：z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数。spss中实现变量标准化Z值首先打开自己要实现标准化的数据集选中分析---描述统计---描述弹出对话框，选上变量勾选上（将标准化得分另存为变量），点击确定 在数据视图最后一列可以看到变量标准化Z值后的数据在变量视图可以看这个变量的相关信息

对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说： [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 实际应用 理论思想 建立模型 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 分析结果 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 一、实际应用 对应分析法 可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系 。当所涉及的 分类变量类别较多或者分类变量的个数较多 的时候，我们就需要用到对应分析。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。[if !supportLineBreakNewLine] [endif] 二、理论思想 由于指标型的因子分析和样品型的因子分析反映的是一个整体的不同侧面，因此它们之间一定存在内在的联系。如果能够有效利用这种内在联系所提供的信息，对更全面合理地分析数据具有很大的帮助。在因子分析中，如果研究的对象是样品，可采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，因为这两种因子分析方法必须分别对样品和变量进行处理，所以这两种分析方法往往存在着相互对立的关系，为我们发现和寻找它们的内在联系制造了困难。而对应分析通过一个过渡矩阵Z将两者有机地结合了起来。 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构，以点的形式在较低维的空间中表示出来。 首先，给出指标变量点的协差阵A=Z，Z和样品点的协差阵B=ZZ"，由于两者有相同的非零特征根，所以可以很方便地借助指标型因子分析而得到样品型因子分析的结论。如果对每组变量选择前两列因子载荷，那么两组变量就可以画出两个因子载荷的散点图。由于这两个图所表示的载荷可以配对，于是就可以把这两个因子载荷的两个散点图画到同一张图中，并以此来直观地显示各行变量和各列变量之间的关系。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 三、建立模型 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 数据条件： [if !supportLists]§ [endif]不能用于相关关系的假设检验对应分析案例： [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 题目：费希尔在1940年首次介绍列联表资料时使用的是一份关于眼睛颜色与头发颜色的调查研究数据。该研究数据包含了5387名苏格兰北部的凯斯纳斯郡的小学生的眼睛颜色与头发颜色，如下表所示。试用对应分析方法研究眼睛颜色与头发颜色之间的对应关系。 一、数据输入 二、操作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，因为本例中是以频数格式录入数据的（相同取值的观测只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数值共出现了多少次），所以进入SPSS后，首先要对数据进行预处理，以频数变量进行加权，从而将数据指定为该种格式。选择“数据”|“个案加权”命令。首先在“个案加权”对话框的右侧选中“个案加权系数”单选按钮，然后在左侧的列表框中选择“频数”进入“频率变量”列表框。单击“确定”按钮，完成数据预处理。2、选择“分析”|“降维”|“对应分析”命令。先定义行变量及其取值范围，即在“对应分析”对话框的左侧选择“眼睛颜色”进入右侧的“行”列表框，然后单击下方的“定义范围”按钮，在“最小值”中输入“1”，“最大值”输入“4”，单击“更新”按钮，最后单击“继续”按钮返回“对应分析”对话框。利用同样的方法定义列变量及其取值范围。列变量选择“头发颜色”，设置“最小值”为“1”，“最大值”为“5”。3、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。[if !supportLineBreakNewLine] [endif] 四、结果分析 1、对应分析表下表是按照原始数据整理而成的行列表，反映的是眼睛颜色和头发颜色不同组合下的实际样本数。2、对应分析摘要在下表中，第一列是维度，其个数等于变量的最小分类数减1，本例中的最小分类数是眼睛颜色的种类（为4类），所以维度是3；第2～5列分别表示奇异值、惯量、卡方值和显著性；随后的列给出了各个维度所能解释的两个变量关系的百分比，容易发现，前两个维度就累计解释了99.6%的信息。 3 、对应分析坐标值及贡献值下表给出了行变量（眼睛颜色）和列变量（头发颜色）在各个维度上的坐标值，以及各个类别对各维数的贡献值。以本表上部分概述行点为例，对表中各列含义做一下简要说明。 “ 数量”列表示各种类别的构成比 ，如深色眼睛的人占总数的构成比例是0.244。 “维得分”列表示各类别在相关维数上的评分 ，首先给出的是默认提取的两个维数上各类别的因子负荷值。 “惯量”列给出了总惯量（0.23）在行变量中的分解情况，数值越大表示该类别对惯量的贡献越大。“点对维的惯量”表示在各个维数上，信息量在各类别间的分解状况 ，本例中第一维数主要被深色、蓝色、浅色所携带，也就是说这3个类别在第一维数上的区分比较好，第二维数主要被深色、棕色、蓝色所携带，说明这3个类别在第二维数上的区分比较好。 “维对点的惯量”表示各类别的信息在各维数上的分布比例 ，本例中深色、蓝色、浅色都主要分布在第一维数上，棕色主要分在第二维数上。 “总计”表示各维数的信息比例之和 ，可见红色这一类别在前两位中只提出了80.3%的信息，效果最差。4、对应分析图下表是对应分析图，是对应分析中最主要的结果，从图中可以看出两个变量不同类别之间的关系。我们可以从两个方面来阅读本图：一方面可以分别从横坐标和纵坐标方向考察变量不同类别之间的稀疏，如果靠得近，则说明在该维数上这些类别之间差别不大；另一方面可以把平面划分为以（0,0）为原点的4个象限，位于相同象限的不同变量的分类点之间的关联较强。容易发现本例中：棕色头发和棕色眼睛，深色头发、黑色头发和深色眼睛，金色头发和蓝色眼睛、浅色眼睛存在着比较强的联系。分析结论： 通过分析，我们可以知道：由结果分析1可知，眼睛颜色和头发颜色在不同组合下的实际样本数。由结果分析2可知，提取的前两个维数累计就已解释了99.6%的信息。由结果分析3可知，眼睛颜色和头发颜色在各个维数上的坐标值，以及各个类别对各个维数的贡献值。由结果分析4可知，棕色头发和棕色眼睛，深色头发、黑色头发和深色眼睛，金色头发和蓝色眼睛、浅色眼睛存在着比较强的联系。 （获取更多知识，前往 gz 号程式解说） 原文来自 https://mp.weixin.qq.com/s/Bt4IzRvcDRAtHKUtmuO57w

你本科的话加起来就平均就行了

那你这个的话是可以分析的，感觉这个步骤挺好的

spss有多选题分析的选项的

S，ps，怎么做聚类分析，这个肯定按照这说明书按照它的功能来做积累分析的。

进行回归分析需要依据数据的特点和研究目的来选择适合的回归模型和方法。在使用SPSS进行回归分析前，需要进行以下步骤：数据整理和清洗：将数据导入SPSS中，并进行数据清洗和整理，包括去除缺失值、异常值等。变量选择：根据研究目的和相关理论，选择自变量和因变量，并确定它们的测量尺度。变量描述性分析：使用SPSS进行变量描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最大值、最小值、偏度、峰度等。相关性分析：使用SPSS进行自变量和因变量之间的相关性分析，包括皮尔逊相关系数、Spearman等。回归模型选择：根据研究目的和数据特点，选择适合的回归模型和方法，例如线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。模型检验和解释：使用SPSS进行回归模型的检验和解释，包括模型的拟合程度、变量的显著性、回归系数的解释等。在进行多个公司多年的数据回归分析时，需要考虑到不同公司和年份之间的差异性，并且需要进行一些数据预处理和变量转换。例如，可以使用虚拟变量或分类变量来表示不同公司或不同年份，并将其纳入回归模型中进行分析。另外，需要考虑到潜在的共线性和多重共线性问题，并进行相应的处理和解释。

SPSS路径分析无效可能是由以下原因导致的：1. 数据不符合路径分析的要求：路径分析要求数据必须是连续变量，并且满足正态分布或近似正态分布的条件。如果数据不符合这些要求，路径分析就无法进行。2. 变量之间的关系不够显著：如果变量之间的关系不够显著，路径分析就无法得出有意义的结果。此时需要对数据进行重新分析或者寻找更加适合的分析方法。3. 样本量不足：路径分析需要足够的样本量才能得出可靠的结果。如果样本量不足，路径分析可能无法得出有意义的结果。此时需要增加样本量或者寻找更加适合的分析方法。针对以上原因，可以采取如下措施：1. 检查数据是否符合路径分析的要求，并对数据进行预处理。例如，可以进行变量变换或者数据清洗等操作，以满足路径分析的要求。2. 检查变量之间的关系是否显著，并对数据进行重新分析或者寻找更加适合的分析方法。例如，可以采用其他的回归分析方法，如逐步回归或者岭回归等方法。3. 增加样本量，以确保路径分析得出的结果具有可靠性。另外，可以采用其他的分析方法，如因子分析或者聚类分析等方法，来分析数据。需要注意的是，数据分析并非一次性就能得出完美结果的过程，需要不断的尝试和调整，以找到最合适的方法和结果。

回归有很多种，回归研究X对于Y的影响，至于回归方法的选择上，关键在于因变量Y的数据类型，如果Y是离散数据，则统一应该使用logistic回归。如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线性回归，又称作简单线性回归；自变量为2个及以上时，称为多元线性回归。在SPSSAU里均是使用【通用方法】里的【线性回归】实现分析的。

假定方差齐时，一般用SNK。假定不齐时，一般用DunnettsC（U）。假如你做的是极其严谨的研究，则选择所用的方法，在进行两两比较，在确定。

有两种方法：一、使用SPSS软件中的COMPUTEVARIABLE这个功能，生成一个新的变量，这个新变量的计算公式为：A=(A1+A2+A3+A4)/4，也就是所谓的加总再平均。这样得出来的值就可以用来拿去作回归分析了。二、使用SPSS软件中的“降维”功能（DimensionReduction），在里面的“Score”的选项框中勾选SAVEASVARIABLE(不太记得具体的名称了)，然后会自动生成新的变量，这个新的变量就是所谓的因子得分，直接拿因子得分就可以进行后续的回归分析

多元线性回归本身是不会自动剔除变量的剔除变量，是因为你的选择方法是向前纳入、向后纳入或者其他自动筛选方法

因子分析算是spss高级进阶的内容了，一般缺少统计基础的人很难理解因子分析的数据基础，导致在数据分析的时候忽略很多细节，导致错误的发生。在因子分析中最容易发生的一个错误就是某些变量的因子载荷出现负数而没有对其进行处理，有的研究直接删除因子载荷为负数的变量，这不是一个可取的方法。什么条件下需要进行指标正向化：在因子载荷绝对值很大而符号为负的时候，我们要将其正向化；或者我们在数据分析之前就已经知道哪几个变量是负向变量，我举一个例子，如下图所示，这是8个城市的7个环境指标，其中X1--X4是正向指标，值越大环境越好；而剩下的指标就是负向指标，值越大环境越差。那么对于负向指标我们需要进行正向化。无法判定是否需要正向化怎么办？我们可以预先进行一次因子分析，使用上面表格中的数据，进行一次因素分析，并进行正交旋转。旋转后的成分矩阵，如图所示：我们看到权重最大的因子是成分1，5--7变量为负数，且绝对值很大，所以这三个变量有必要进行正向化。spss中变量正向化的方法：在spss中，我们一般采用原始变量的负数或者倒数来进行正向化。在spss菜单中选择：转换--计算变量打开计算变量对话框，输入一个变量名，然后输入公式，公式中的V5是原始的变量名，前面加一个符号就可以实现转换了，点击ok按钮转换后得到的就是一个新变量b5，如图所示，以此方法你可以实现所有的变量的正向化。使用新的变量进行因子分析：关于因子分析的方法你可以参考我以前写的文章，这里不是重点，这里的重点是如何进行变量的正太化。好了，教程到此了。欢迎大家关注我的后续文章。

死P死死不能对录入前的数据做限定，只能在录入后查找错误。查错一般有两种方法。1、直接对单个变量排序（只需要选中单列右键升序或降序），如果涉及到两个变量间逻辑关系同样也可以通过菜单，数据，排序，将两个有关系的变量选入，这种方法比较直观，只需要现场改写就可以了。2、需要用选择有错数据的方法，然后统计CA死E号（每条数据的唯一编号，相当于问卷编号）的方式，具体的实现方法是，选择出现错误的数据条件，在菜单，数据，选择数据，输入条件，然后统计CA死E号码，最后得出出现错误的ca死e号，再找到错误的ca死e对应的变量进行修改，这种方法需要有逻辑函数判断，适合大批量的数据查错。

spss有关学校的变量方法是：1、点击数据处理选项下的生成变量。2、点击选择具体分析题项，下拉复选框选择计算功能。3、填写新变量名点击确认处理。

你可以选择回归分析

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。

　　一共三个步骤。其中，X为自变量，Y为因变量，M为中介变量。　　第一步：X对M做回归。SPSS操作步骤：Analyze-Regression-Linear　　因变量（DEP）为（放入）M，自变量（INDEP）为（放入）X。点击OK。在另外一张表上会输出回归结果的。　　第二步：X对Y做回归。　　SPSS操作步骤：Analyze-Regression-Linear　　因变量（DEP）为（放入）Y，自变量（INDEP）为（放入）X。点击Next，再进入第三步如下：　　第三步：X、M对Y做回归。因变量（DEP）为（放入）Y，自变量（INDEP）为（放入）X和M。　　注意：因为SPSS做回归的时候，因变量只能是一个，所以第一步是一个回归；第二、三步（点击NEXT即可）是用一个回归。　　　　1、第一个回归当中，X对M是否显著，主要是Sig(主要小于0.05就可以)　　2、第二个回归当中，X对Y是否显著，主要是Sig(主要小于0.05就可以)　　3、分两种情况：A若sig(X对Y的)大于0.05，则未通过显著检验；M对Y依然显著，则是M对Y完全中介效应　　B若sig(X对Y的)小于0.05，通过了显著检验，并且M对于Y的（sig小于0.05）；再看B（若第三步当中的X对于Y的系数的绝对值小于第二步方程当中X对于Y的系数B），则是部分中介效应。

这不就是加入中介变量的原因么？而且出现这种结果是很正常的。 很多时候 自变量和因变量之间的关系并不明显，因为中间会有中介变量的影响。所以才需要引入中介变量，然后通过绘制一个路径模型来把你的这个结果表示出来就好了。

分类统计来解决此问题。1．首先，打开SPSS软件，在“变量视图”窗口中自定义一组变量数据。例如，性别和年级，设置相关选项。2．返回“数据视图”窗口，随机输入一组数据，男女性别交错输入。3．单击顶部工具栏中的“Data”—“SplitFile”。4．在弹出的窗口中，选择“Organizeoutputbygroups”，通过箭头按钮将“gender”和“achievement”从左边的框中拖到右边的框中。5．选择“Sortthefilebygroupingvariables”（根据分组变量排序版本），点击“ok”。6．回到dataview窗口，我们可以看到，之前杂乱的数据被有序地分为两组权重数据，“男”和“女”，结果被从低到高排序。

分析错误：单变量方差分析具体步骤：1.选择菜单【分析】-【一般线性模型】-【单变量】，在弹出的对话框中进行如下选择：把【产品销量】选入因变量列表框，把【超市规模】选入固定因子列表框。需要注意的是：这里的【因变量】列表框只能选择一个变量，【固定因子】、【随机因子】列表框可以选择多个变量。从对话框可以看出单变量方差分析与单因素方差分析的差别：一般线性模型单变量方差分析的因子区分为固定因子和随机因子，比单因素Anova分析更为细致，而且固定因子列表框可以同时选入多个变量，单因素Anova分析，因子列表框只能选入一个变量。2.在主对话框界面选择右侧【模型】菜单，选择默认【全因子】，【类型Ⅲ】，单击【继续】按钮返回主对话框3.在主对话框界面右侧选择【事后多重比较】菜单，把【超市规模】选入【事后检验】列表框，同样勾选【LSD】、【SNK】、【Bonferroni】、【Tukey】、【Duncan】复选框，单击【继续】按钮，返回主对话框。该对话框与单因素Anova对话框类似，但不同的是这里可以自由选入因子。4.在主对话框界面右侧选择【选项】菜单，在【输出】栏，勾选【描述性统计】【同质性检验】、【残差图】复选框，单击【继续】按钮返回主对话框5.单击【确定】按钮，输出结果。

主要是看iv和dv的指标类型，来选择统计方法我经常帮别人做这类的数据分析的

多变量正态性检验可以用r或者stata做

你的数据是否存在时间序列？还有数据量，太少也不行

一般线性模型包含了单向方差分析，当只考虑单个变量对单个结果的影响时，可以采用单向方差分析，亦可以采用一般线性模型，结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候，采用一般线性模型不仅会省时，一下子得出结果，而且结果会更加准确的，因为多个变量同时进行分析的话，一般线性模型会把变量间的交互作用也考虑进去的，所以结果会相对更准确一些

单变量分析是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量，它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。可以将变量视为数据所属的类别，比如单变量分析中，有一个变量是“年龄”，另一个变量是“高度”等，单因素分析就不能同时观察这两个变量，也不能看它们之间的关系。单变量数据中的发现模式有：查看平均值、模式、中位数、范围、方差、最大值、最小值、四分位数和标准偏差。此外，显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。

在进行SPSS单变量分析时，样本数量是一个非常重要的因素。样本大小可以影响统计显著性和效应大小等方面的结果。通常来说，样本越大，所得出的结论就越可信。在进行SPSS单变量分析时，需要考虑样本的大小与所选择的统计方法之间的关系。例如，在使用t检验时，需要确保样本数量足够大以满足正态分布假设，否则可能会导致结果失真。因此，建议在进行SPSS单变量分析时，应该考虑样本数量，并根据不同的统计方法确定适当的样本大小。

只能猜你的意思：ANOVA：单个自变量，多个水平GLM里的单变量：单个因变量，多个自变量

方差分析是没有图的，请准确描述问题，机器人

可能你软件没安装好，或操作错误，我替别人做这类的数据分析蛮多的

内容如下假设检验、相关、回归、对数线性、交叉数据表、对应、主成分、因子、方差、协方差分析，等分析。当数据信息量庞大，需要确定哪一因素是必要因素时，spss是最好的软件，尤其是主成分分析法spss可以用来数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制等。是统计学用来分析数据的可以进行统计推断。举个例子，现在是信息数据时代，你可以通过大数据分析，判断各种因素之间的关联性，从而为制定政策者提供依据。

协方差分析部分 就类似于回归分析的 回归系数

分类: 教育/科学 >> 学习帮助 解析: 若需对两条或多条回归直线之间进行比较，即检验总体截距之间是否有显著性差别、总体斜率之间是否有显著性差别. spss 里面对两条(或多条)回归直线对比分析是使用协方差分析来实现的. 例如: 有2组数据,x1,y1;x2,y2,即两条直线,现要比较其斜率及截距是否无差异.------多条直线同理,也是将变量合并. 分析方法:1.先重新整理数据,将y2数据列加到y1下面,变成一个变量y;将x2数据列加到x1下面,变成一个变量x;然后再设定一个新的分组变量group,原来第1组值为1,第2组值为2. 2.进行协方差分析(第一步分析斜率是否无差异). Analyze->General Linear Model->Univariate Dependent List:填入y---------将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x--------将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x group x*group---------注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 然后点击ok,看结果里x*group这一行的Sig.P值,若大于0.05,则接受原假设,即两条回归直线的斜率无差异,否则拒绝. 3.再来进行截距的无差异分析 其实过程跟上面一样,只是Model里去掉了x*group交叉项. Analyze->General Linear Model->Univariate Dependent List:填入y---------将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x--------将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x group ---------注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 点击ok后,看group一行的Sig.P值,若P值大于0.05说明两条回归直线截距也无差异,若小于0.05说明截距是有差异的. 具体的理论要找很专业的书来看,不过上面的方法和过程是没错的,我用sas软件试过,结果一样,其实sas也是调用GLM过程来分析的.

两者都属于因子分析，spss做的是探索性，amos做验证性，也是sem，是你相关和回归的结合当然aoms好一些，但是也复杂一些。

看到好多次了……LZ不放下次问的时候先百度知道一下http://www.jcimjournal.com/articles/publisharticles/htm/2367257.htm 或者 进行方差分析时，除研究因素外应保证其他条件的一致。这就要用到协方差分析。 协方差分析是利用线性回归的方法消除混杂因素的影响后进行方差分析。 协方差分析依据影响因素和协变量的个数分为单因素协方差分析、随机区组设计协方差分析和析因协方差分析 本实例演示从最基本的单因素协方差分析入手，通过一个实际应用例子的分析过程简要演示协方差分析过程。已经成功地保存在Mofile 文件提取码： 9849822797825070 当您的朋友需要提取此文件时只需: 匿名提取文件连接 http://pickup.mofile.com/9849822797825070 或登录Mofile，使用提取码 9849822797825070 提取文件 附件： 1[ http://www.e2002.com/forum/job.p ... p;aid=5627/url(1024 K) 附件：2 http://www.e2002.com/forum/job.p ... =88099&aid=5628 (157 K)

年龄肯定是组间，再加上两个组内，三因素方差分析，因为组内设计就是重复测量，所以你所说的问题答案就是用spss中的协方差分析

看不懂结果就别乱在里面点击df没有必要去看的，没有实际意义f值就看f值的那一列啊，比如头体长就看对应的这一行就可以了我替别人做这类的数据分析蛮多的

在方差分析里面，然后把 连续变量 移入covariate 协变量框里面，分类变量在因子框里面就是了

可以不需要了，实际上协方差分析，和回归分析出来的结果是一样的。很多时候 既有分类自变量又有连续自变量的 数据，可以直接用回归分析，也可以采用协方差分析的方式 都能得出回归系数

　　在进行两两比较之前，我们最后先做一个协方差分析，在前面的文章讲了如何进行协方差分析，如果写反差分析显示出来了显著的结果，然后再进行两两的事后检验，下面是具体的过程： 　　方法/步骤1先进行协方差分析，结果如果达到了显著水平，在进行两两比较，在菜单栏上执行analyze--general linear model--univariate 　　 　　2将自变量、因变量、斜变量都放到相应的位置，这里评定得分是因变量，培训方式是自变量、家庭指数是斜变量 　　 　　3点击options按钮，进入子对话框 　　 　　4将培训方式，也就是自变量放到右侧的列表里，勾选下面的描述统计和方差齐性检验，点击继续按钮 　　 　　5点击model按钮，选择模型 　　 　　6选择full factorial，然后点击continue按钮，返回主对话框 　　 　　7点击paste按钮，进入命令编辑窗口 　　 　　8在这里你会看到很多代码，我们留下前三行，如图所示，然后删除其他的行 　　 　　9编辑下面的六行代码，使用的是lmatrix命令，我们知道培训方式有三个水平，所以要进行三次两两比较才能将所有的水平进行比较。 　　 　　10点击运行按钮，开始处理数据 　　 　　11在出来的结果中，我们主要看的是定制假设检验，因为上面的命令中用了三次LMATRIX，所以会有三个定制假设检验，我们主要看下面的sig值，如图所示，这个值小于0.05就可以认为是有差异的 　　 　　spss 19.0中文版下载:/ruanjian/yingyong/18741.html

1、看组间效应比较，看自变量和协变量有没有显著，2、看修正均数有没有显著，即扣除X的影响后，Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析。协方差主要就是看修正均数，剩下的步骤其实用回归也可以做。只是回归省略了一些预分析，例如是否线性，是否存在协变量等。希望能帮到你。

我们可以帮助你

多变量分析

比较均数里面，做单变量的分析

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

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。