用SPSS分析自变量对应变量的影响

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。

西柚不是西游2023-06-12 07:20:001

在SPSS中如何对两个变量进行相关性分析

可以做spearman或者pearson等我替别人做这类的数据分析蛮多的

大鱼炖火锅2023-06-12 07:19:593

如何spss因子分析

在analyze下面有的

再也不做站长了2023-06-12 07:19:585

如何使用SPSS分析两个变量的关系

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。

小白2023-06-12 07:19:581

在SPSS中如何对连续变量进行对应分析?

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。。。

kikcik2023-06-12 07:19:572

spss单变量分析怎么做

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

真颛2023-06-12 07:19:562

spss多对变量回归分析，100个二元回归如何同时做

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

LuckySXyd2023-06-12 07:19:561

性别在spss中是什么变量

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

CarieVinne 2023-06-12 07:19:561

用SPSS相关性分析后的结果怎么看？

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。

人类地板流精华2023-06-12 07:19:511

spss中ssr结果怎么分析

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。

人类地板流精华2023-06-12 07:19:491

变量在spss相关分析结果不相关，还要进入amos吗？

就2个自变量，你做什么amos啊。没必要的我替别人做这类的数据分析蛮多的

水元素sl2023-06-12 07:19:491

为什么spss做出来的双变量相关结果没有小星号？

版本太低，或者你没有进行勾选，得勾选显示小星星的选项

可桃可挑2023-06-12 07:19:481

spss导入相似矩阵出现v1

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。

善士六合2023-06-12 07:19:481

怎么用spss进行心衰分级分析

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。

九万里风9 2023-06-12 07:19:481

怎么用spss分析数据？

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。

阿啵呲嘚2023-06-12 07:19:471

SOS，请问该如何考察两组数据之间是否存在相关性 我是SPSS菜鸟，如果用SPSS进行t检验能否说明数据具有相关

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

真颛2023-06-12 07:19:462

spss 两个因素的相关性怎求啊

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。

u投在线2023-06-12 07:19:463

请问:spss中分析资本结构与企业可持续发展的相关分析是用双变量分析还是偏相关分析？

如果您只是做相关分析，那么就用偏相关。

墨然殇2023-06-12 07:19:462

spss怎样分析双变量的相关性

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。

bikbok2023-06-12 07:19:451

怎样用spss分析这两组数据的相关性？

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。

meira2023-06-12 07:19:453

spss里分析数据的时候，为啥变量后面有别的备注的时候,我从分析双变量相关性这个框里找不到这个变量？

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。

CarieVinne 2023-06-12 07:19:441

如何使用spss对李克特量表进行相关性分析？急求！

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

阿啵呲嘚2023-06-12 07:19:442

你好 看到你的提问 “spss让多组数分别和一组数做相关性分析,该怎么做?”

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

此后故乡只2023-06-12 07:19:441

想用spss做影响研究，现在用的是双变量相关分析，结果怎么分析。ps:能否做回归分析，线性回归分析吗？

相关系数好低啊....回归后拟合度肯定不太好

无尘剑 2023-06-12 07:19:442

spss 的双变量相关分析的变量数最多是8个吗 为什么我做的只能显示8个变量的结果？？？？？？

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。

小白2023-06-12 07:19:441

数模中用spss分析双变量相关性，这样的相关性分析能不能算是建了一个模型

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

铁血嘟嘟2023-06-12 07:19:431

为什么spss双变量和偏相关分析出来的结果相关性会相反

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。

豆豆staR2023-06-12 07:19:431

spss中双变量相关性分析变量个数可以是几十个吗？

当然可以，会把所有变量的两两相关计算出来

此后故乡只2023-06-12 07:19:431

如何运用SPSS进行多个变量的相关分析

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。

陶小凡2023-06-12 07:19:432

SPSS双变量相关分析的结果只有一个，怎么回事？

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。

mlhxueli 2023-06-12 07:19:421

怎么用SPSS相关性分析做到下面的效果，求具体步骤。

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

铁血嘟嘟2023-06-12 07:19:421

用SPSS对两个变量进行相关分析，双变量分析为不相关，但是偏相关分析为相关，请问这种情况是怎么造成的？

偏相关控制了其他变量的影响

苏萦2023-06-12 07:19:421

用spssau做调节中介作用分析时，如何查看调节作用？

调节中介作用时

bikbok2023-06-12 07:19:412

用SPSSAU做中介作用时，自变量有很多个，或者中介变量有多个怎么办？

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。

CarieVinne 2023-06-12 07:19:411

如何用spss做自相关性分析

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。

u投在线2023-06-12 07:19:411

急需帮助！！！spss的双变量相关性分析，请问这个表说明了二者之间什么关系，怎么看啊？？求大神！！！

两者之间的关系不显著

凡尘2023-06-12 07:19:412

如何用SPSS分析中介作用与调节作用 第3页

SPSSAU默认提供中介作用、调节作用分析登录选择【问卷研究】>【中介作用】/【调节作用】，一键即可得到智能分析结果。结果解读可查询官方帮助手册说明：中介作用-SPSSAU调节作用-SPSSAU

无尘剑 2023-06-12 07:19:202

spss中标准化的变量仍服从正态分布吗

看你标准化做了什么，如果仅仅是变成Z分数，如果本身是正态分析，标准化以后才是正态分布。原来偏态，标准化以后也是偏态。仅仅是变成Z分数，不改为分数分布的形态。

可桃可挑2023-06-12 07:19:171

spss虚拟变量怎么设置参照

1、首先拿出手机，打开spss软件。2、其次在spss软件里面，点击设置进入。3、最后在设置里面，点击虚拟变量右滑设置参照即可。

Chen2023-06-12 07:17:531

怎么用SPSS做混合数据的多元线性回归，求具体操作过程，要用年度虚拟变量吗？每年的数据可以不一致吗？

需要的话加qq

西柚不是西游2023-06-12 07:17:534

含有多个虚拟变量如何用spss进行多元回归

如果是2类，设置1个虚拟变量，赋值为0和1；3个类别，设置2个虚拟变量，两上变量各自赋值00代表一类，01代表一类，11再代表一类。自变量中分类变量不宜过多，否则交互作用够你解释，不如当成多元方差分析来做，多个自变量，1个因变量。

Ntou1232023-06-12 07:17:531

新手用SPSS分类变量统计分析时必须知道的5点内容

最近在做在职研究生的论文时，教授要求用SPSS做数据实证分析，于是我开始了苦逼的自学之路，今天先把几点我在做二元逻辑回归结果解读的过程中遇到的几个问题用大白话列出来，希望能帮到那些像我这样统计学零基础却突然需要做统计分析的童鞋们。 1、虚拟变量 把定类变量作为因变量的时候，需要转化为SPSS能数字，比如得病为1，健康为0。这里多说一句，在统计学中，因变量还可称为被解释变量，自变量还可称为解释变量、控制变量。 2、卡方检验 做描述性统计时要做的检验。看两个变量（比如，1个因变量和1个自变量）之间的相关性的。一般只看第一行的“Pearson卡方”就可以，同样注意看“Sig”，这个值<0.05,则两个变量相关。 3、Hosmer-Lemeshow检验 做二元逻辑回归时需要看的内容。这个检验主要看模型的预测结果与实际发生情况的吻合程度的（术语叫“模型拟合度”）。如下图所示，重点看“Sig”值，这个值>0.05，说明拟合度比较好，最好的是这个值>0.1。 4、描述性统计 因变量是分类变量，做描述统计时，可以用“交叉表”的功能，展现出频度和百分比（占总样本）即可。因变量是连续变量的，做描述统计时，标准差、最大最小值、分布等都可以体现出来。还有记得交叉表也叫列联表…… 5、二元逻辑回归 因变量是分类变量的，二分类（比如就是、否两种情况）用二元逻辑回归，多分类的就用多元逻辑回归。 我做的是二元逻辑回归时，在此可以多说一些。首先注意要看Hosmer-Lemeshow检验，拟合度不好的，需要调整模型。然后直接去看最后那张“方程中的变量”表格就可以了，主要看B（系数）、S.E.（标准误）、Sig（显著性）。B值，值越大，说明发生的可能性越高，“-”意味着负相关，反之，意味着正相关；S.E.越小越好，越小说明测量值越可靠；而Sig值<0.1即有显著性，更好一些的<0.05，最显著的<0.01。 后面的Exp(B)是B的指数，意义就是变量每增加一个单位，你的因变量的B会增加 Exp(B)，不看也行。 先分享这么多，

阿啵呲嘚2023-06-12 07:17:501

在spss里，怎么将类别变量转变为虚拟变量？比如年龄：1、30岁以下；2、30-40；3、40-50。怎么在spss转换？

f 变量=1，生成新变量为=1，其余为0fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0

人类地板流精华2023-06-12 07:17:462

在spss里，怎么将类别变量转变为虚拟变量

虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。

北境漫步2023-06-12 07:17:452

用spss,自变量为一个分类变量，因变量是多个连续变量怎么做统计分析？

使用二分类的logistic回归分析 因变量移入相应对话框 自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了 其实操作是很简单的，但是结果解释就比较难

可桃可挑2023-06-12 07:17:431

SPSS最优尺度 非线性典型相关性分析

SPSS最优尺度：非线性典型相关性分析一、非线性典型相关性分析（分析-降维-最优尺度）1、概念：非线性典型相关性分析对应于使用最优尺度的分类典型相关性分析。此过程的目的是确定分类变量集相互之间的相似程度。非线性典型相关性分析也用缩写词OVERALS来表示。标准典型相关性分析是多重回归的扩展，其中第二个集不包含单响应变量，而是包含多响应变量。其目标是尽可能解释低维空间中两个数值变量集之间的关系中的方差。最初，每个集内的变量进行线性组合以使线性组合有最大的相关性。有了这些组合，就可以确定后续线形组合与前面的组合无关，并可确定其具有可能的最大相关性。最优尺度方法在三个重要方面扩展了标准分析。首先，OVERALS允许两个以上的变量集。其次，变量或者可调整为名义、有序，或者调整为数值。因此，可以分析变量间的非线性关系。最后，变量集与一个由对象得分定义的未知折中集进行比较，而不是使变量集之间的相关性最大化。2、示例。使用最优尺度的分类典型相关性分析可用于以图形方式显示包含工作类别和教育年限的一个变量集与包含居住地区和性别的另一个变量集之间的关系。您可能会发现教育年限与居住地区的区别程度比其余变量高。您还可能发现教育年限在第一维上区别最大。3、统计量和图。频率、质心、迭代历史记录、对象得分、类别量化、权重、成份载入、单拟合和多拟合、对象得分图、类别坐标图、成份载荷图、类别质心图、转换图。4、数据。使用整数来编码分类变量（名义或有序尺度级别）。要最小化输出，请使用从1开始的连续整数来编码每个变量。调整为数值级别的变量不应重新编码为连续整数。要最小化输出，对于调整为数值级别的每个变量，从每个值中减去最小观察值然后加上1。小数表示的值则截去小数部分。5、假设。变量可分成两个或更多变量集。分析中的变量调整为多名义、单名义、有序或数值。过程中使用的最大维数取决于变量的最佳度量水平。如果所有变量都指定为有序、单名义或数值，则最大维数是以下两个值中的较小者：观察次数减1或变量的总数。但是，如果只定义了两个变量集，则最大维数为较小集中的变量数。如果某些变量为多名义，则最大维数为多名义类别的总数加上非多名义变量的数目减去多名义变量的数目。例如，如果分析涉及五个变量，其中一个变量是带有四种类别的多名义变量，则最大维数为(4 + 4–1)，即7。如果指定了大于最大值的数，则会使用最大值。6、相关过程。如果每个集只包含一个变量，则非线性典型相关性分析等效于使用最优尺度的主成分分析。如果所有这些变量都是多名义，则分析对应于多重对应分析。如果涉及两个变量集，并且其中一个仅包含一个变量，则分析等同于使用最优尺度的分类回归。二、选项（分析-降维-最优尺度-非线性典型相关-选项）1、显示。可用统计量包括边际频率（计数）、质心、迭代历史记录、权重和成份载入、类别量化、对象得分以及单拟合和多拟合统计量。1.1、质心.类别量化，对象得分的投影平均值和实际平均值，其中的对象（个案）包含在属于相同变量类别的那些对象的每个集合中。1.2、权重和成分载入.集合中每个已量化的变量的每个维度的回归系数（其中，在已量化的变量上对对象得分进行回归）以及已量化的变量在对象空间中的投影。它指示每个变量对每个集合中的维度的贡献。1.3、单拟合和多拟合.对于对象，是对单和多类别坐标／类别量化的拟合优度的测量。1.4、类别量化.分配给变量类别的最优刻度值。1.5、对象得分.分配给特定维度中某个对象（个案）的最优得分。2、图。可生成类别坐标图、对象得分图、成份载荷图、类别质心图以及转换图。3、保存对象得分。可将对象得分保存为活动数据集中的新变量。对象得分针对在主对框中指定的维数保存。4、使用随机初始配置。如果部分或全部变量为单名义，则应使用随机初始配置。如果未选择此选项，则使用嵌套初始配置。5、标准。可以指定非线性典型相关性分析可在其计算中执行的最大迭代次数。还可以选择收敛标准值。如果上两次迭代之间的总拟合之差小于收敛值，或者达到了最大迭代次数，则分析停止迭代。

可桃可挑2023-06-12 07:17:091

spss软件使用 有两组现成的数据，要进行t检验，如何用spss对这两组数据进行正态性检验？

如果对数据的格式描述更清楚一点就好了。1-假定两组数据是独立的，请先将两组原始数据合并前为一列，假定这个变量为A，然后再插入一个变量(假定变量命名为B)，指示每个案例的所属组别,例如1,2。2-然后在SPSS中以此点击Anlysis -compare means- independent sample T test,3-将原始数据变量A选择到test变量中，指示变量B作为group变量。4-点击OK即可。

meira2023-06-12 07:17:021

spss中怎么将变量的类型从字符串变成数值而个案不变

在变量视图中，看看数据的变量类型是否为string,如果是，修改为数值型。对SPSS中的个案打个比方，从一个班中调查几名同学的身高、视力、体重、肺活量等，其中被调查的一个同学就是一个案，个案代表上述身高、视力、体重、肺活量等指标值的空间集合。SPSS中如来何对变量进行计数：选择要进行计数的变量并设置。比如选择“心理幸福感”进行计数，则将两个变量选入列表。“目标自变量”用于输入产生的计数变量的名称；”目标标签“对”目标变量“进行解释说明。扩展资料：能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。参考资料来源：百度百科-SPSS

真颛2023-06-12 07:16:381

spss多个计数变量转换为新的计数变量可能吗

这个用到的是spss中compute variables变量下的一个命令，具体我忘记了，你可以看看这个具体的教程：xn--dvuohten2f.net/a/spss/2013/0918/251.html

北境漫步2023-06-12 07:16:361

spss里计数变量和分组变量是什么意思

数据都是录入进去，不是spss自动产生分组就是group，根据group计算各组的值

大鱼炖火锅2023-06-12 07:16:341

在SPSS中对变量进行计数的方法技巧

方法/步骤1、在菜单栏中依次选择“转换”——“对个案内的值计数”，打开如下图所示的对话框。2、选择要进行计数的变量并设置。比如选择“心理幸福感”进行计数，则将两个变量选入列表。“目标变量”用于输入产生的计数变量的名称；”目标标签“对”目标变量“进行解释说明。3、定义计数对象。单击”定义值“按钮，弹出如下图所示的”统计个案内的值：要统计的值“对话框。4、在本例中，得分大于等于70分的个案需要关注，因此选择”范围：从值到最高“，填入70，单击”添加“，点击”继续“。5、设置个案选择条件。单击“如果”，一般情况下选择”包括所有个案“，如果还需要对个案条件进行限定的话，则选择“如果个案满足条件则包括”。6、点击“确定”，生成计数变量如下图所示。目标变量值为1的对应个案即为要计数的个案。

瑞瑞爱吃桃2023-06-12 07:16:271

在SPSS软件里面能不能一次插入多个变量，每次都只能一个一个的点击右键很麻烦！

求你的解决方式。。。我也在纠结呢。。。谢谢啦。。

tt白2023-06-12 07:16:184

在SPSS里面如何进行系统聚类分析？

操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

gitcloud2023-06-12 07:15:552

spss 两列变量，字符变量pro（31个省份名称） ，数值变量index（31个数值）。作了系统聚类分析的操作

养成好习惯是良好生活的体现，也是一个人素养的表现。

可桃可挑2023-06-12 07:15:542

用SPSS做变量（指标）的聚类分析，要对数据标化处理，是对变量标化，还是对样本标化？

这个不标化也行的，你非要标化的话是by variable

wpBeta2023-06-12 07:15:521

spss做聚类分析是不是不能只有一个变量啊

可以给我看看

左迁2023-06-12 07:15:522

SPSS聚类表、聚类树解读

就看哪些变量聚类成了一个类别，很简单的看法

大鱼炖火锅2023-06-12 07:15:513

spss如何聚类分析

1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。

黑桃花2023-06-12 07:15:491

能不能用SPSS做0-1变量的聚类分析

　　要求是最少二十个样本，十个变量。1、主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。　　2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。　　3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。　　4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释80%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子。　　5、spss因子分析过程对各变量间量纲和单位造成的影响，默认自动进行标准化处理，因此不必要在开始之前单独进行数据标准化处理，因为，标准化与否结果一致。　　6、spss因子分析重要结果：KMO值，此值是否进行计算与变量个数、样本个数有关，不一定会在每次执行中都显示，如没有此结果，可通过调整变量和样本的比例实现。-

西柚不是西游2023-06-12 07:15:491

SPSS聚类分析过程解析

SPSS聚类分析过程解析 SPSS手把手的教程案例不错，数据小兵是一个专注SPSS研究的博客，里面涉及SPSS各种经典分析方法的实际操作过程解析。今天给大家推荐的是《利用SPSS进行聚类分析的过程》。 案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，Means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的 聚类分析案例。 案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类” 1、如何筛选聚类变量？现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。 2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。 3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。 【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类” 1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。 2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。 【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。 2、这个过程一般用 单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。 【四】问题四：聚类结果的解释？——采用”均值比较描述统计“ 1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。 2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。

水元素sl2023-06-12 07:15:491

SPSS 的K-MEANS 聚类分析，进行分析的变量一定要是 1 2 3 4 5 打分这种的原始变量吗

K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类

阿啵呲嘚2023-06-12 07:15:491

案例详解SPSS聚类分析全过程

案例详解SPSS聚类分析全过程案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或－1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。【二】问题二：20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。【四】问题四：聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。

hi投2023-06-12 07:15:491

能不能用SPSS做0-1变量的聚类分析

两分类变量的主成分分析

善士六合2023-06-12 07:15:482

spss聚类之后如何把聚类结果添加为新的分类变量

点“SAVE”按钮后选择即可。

西柚不是西游2023-06-12 07:15:463

spss进行聚类分析时，对变量有什么要求

你在聚类分析界面里选择对分类组别进行方差分析，通过方差检验值来判断分几组比较好。

小菜G的建站之路2023-06-12 07:15:452

spss相乘交互的结果解释

SPSS中的相乘交互是一种统计分析方法，用以探究两个不同独立变量对因变量的影响是否存在交互作用。通过相乘交互，可以获得两个独立变量对因变量的连锁效应、比单个因素对因变量的影响更强烈或更微弱的现象。当两个独立变量的交互影响显著时，则意味着他们对因变量的影响不是简单的加和效应，而是存在某种复杂的相互影响。因此在解释这种情况下的结果时，需要联合考虑独立变量的主效应和交互效应，以深入理解结果背后的含义。

真颛2023-06-12 07:15:401

spss交互项检验如何做？

私信里看看

tt白2023-06-12 07:15:402

有10个自变量，对一个因变量产生影响。现在对要知道这十个变量是否交互影响，用SPSS怎么分析？

它的意思是让你每两个自变量都相乘设置为一个新变量加入方程里。你可以通过vif检验来看自变量之间到底有没有相互影响。ppv课学习网站

可桃可挑2023-06-12 07:15:391

自变量与调节变量交互作用的spss回归结果与常识相反，求教！！！

它一点都不显著，说明这个变量存在的意义几乎没有撒，你看一哈VIF值，是不是有多重共线性哦?ppv课视频学习网站

tt白2023-06-12 07:15:382

SPSS证明A/B两个变量有交互效应,帮忙看下简单效应的结果如何分析

应该在交互作用的不同水平下分别进行简单效应的估计我替别人做这类的数据分析蛮多的

小白2023-06-12 07:15:383

在SPSS为了画交互效应图需要把连续变量变为分类变量,请问如何将连续变量分为两组?

recode into different variables根据一个旧的变量转变成一个新的变量Old and New Values设置某一段成为一个值，另一段成为另一个值

豆豆staR2023-06-12 07:15:371

spss交互作用需要把数据变量不同水平分别对应重新排列吗？不重新排是不是结果也是一样的？

不用重新拍，如果有交互，要在交互的不同水平下分析

左迁2023-06-12 07:15:371

在spss中，要检验x2,x3变量的交互作用，设计x2*x3，是不是这两个变量的数值也要相乘

不用，直接设置x2*x3就行

余辉2023-06-12 07:15:201

spss中因变量不是连续变量如何做交互作用

可以做不同年龄的工作的满意程度的差异可以做不同受教育程度的工作的满意程度的差异如果你要做多元的分析，可以把年龄拆开，某一人年龄段，不同受教育程度的工作的满意程度的差异，减小α(要看你的比较有多少对数据)，各年龄段的差异是否相同

hi投2023-06-12 07:15:191

spss回归交互项的参数

通常我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的交互项来检验两个变量之间的交互效应，那么这个交互项是从哪里来的呢？其实就是两个变量的乘积，具体方式是：打开数据，在菜单栏上执行：转换--计算变量打开计算变量的对话框，我们设置目标变量名称，你随便起一个英文的名字，然后设置这个变量的标签，为了以后处理数据方便，你一定要添加一个自己看得懂的标签，点击继续。然后在这里输入两个变量相乘的公式，如图所示就是变量P1Q01和P1Q02的乘积点击ok就可以运行程序，得到一个新的变量，也就是交互项用syntax的话更简单，下面的代码可以实现同样的效果。

gitcloud2023-06-12 07:15:181

请问哪位大神知道如何在spss中控制变量的交互作用？

通过那个 block 功能来做，你先把主要研究的自变量B 移到自变量对话框，然后点击一下 block的 next 就切换到下一层，然后再把A变量移入自变量对话框中，这样就是控制A的情况下，单独研究B对C的影响关系

ardim2023-06-12 07:15:171

分类变量交互作用可以用spss吗

可以用spss。可以通过SPSS中的多元方差分析（MANOVA）或方差分析(ANOVA)来探索和测试分类变量之间的交互作用。

wpBeta2023-06-12 07:15:151

spss 如何计算比值

你是想得到一个表达式吗？那么，你可用转换函数来做。number(x1)+":"+number(x2),存入X3中即可。其中，X3定义为STRING变量。

北有云溪2023-06-12 07:15:111

spss统计18-60岁人数占总人数比

打开spss软件，打开数据文件，在菜单栏中选择“分析”-“描述统计”-“比率”命令，选择变量，在对话框的右侧，有三个输入框，分别是分子，分母，组变量；其中分子为需要计算比率统计量的分子部分，分母为需要计算比率统计量的分母部分，都应该取正值，组变量是进行分组的变量，进行相应的设置。单击右下的“统计量”按钮，弹出“比率统计量：统计量"对话框，选择需要的变量，并设置，设置完之后，单击继续，然后点击确定，会生成相应的结果。比率分析，又名比率统计量过程，用于描述两个数值变量间比率的摘要统计量的综合列表。主要的统计指标有：中位数，均值，加权均值，范围，最小，最大，离差系数（COD），变异系数，标准差，平均绝对差（AAD）。

黑桃花2023-06-12 07:15:081

SPSS软件进行数据分析时，如何选择检验方法？

什么意思 没有懂

ardim2023-06-12 07:15:033