SPSS

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比率分析主要用于对两个变量间变量值的比率变化进行描述分析，适用于定距型变量（scale）。例如，可以对受处分的学生和没受处分的学生的上网时间与用计算机的时间进行比率分析。比率分析生成比率变量，并对该比率变量计算基本描述性统计量（如均值、中位数、标准差、全距等），进而刻画出比率变量的集中趋势和离散程度

1.数据管理专家 Foxtable将Excel、Access、Foxpro以及易表的优势融合在一起，普通用户不需要编写任何代码，即可高效完成日常数据管理工作，真正做到拿来即用。2.程序开发专家 Foxtable不仅是一个优秀的应用软件，同时又是一个高效率的开发工具，几乎人人都能掌握。普通人也能开发出让资深程序员目瞪口呆的软件，不再是天方夜谭。3.报表输出专家 Foxtable提供了四大报表设计工具，既有可视化的，也有使用模板和代码的，不仅能快速设计和输出各种复杂报表，还可轻松开发各种票据套打程序。4.数据统计专家 Foxtable提供了汇总模式、分组统计、交叉统计等多种统计工具，不仅性能卓越，而且使用简单，用户只需单击几次鼠标，即可得到任何想要的统计结果。5.融合B/S和C/S优势 Foxtable创造性地融合了B/S和C/S的优势，用户开发的项目不仅像B/S软件一样可以远程部署，同时又像C/S软件那样，具备良好的用户体验和交互性。6.海量数据管理 Foxtable不仅内建数据库，还支持SQL Server和Oracle，并提供了动态加载、分页加载、后台统计等功能，使得普通用户也能轻松开发海量数据管理系统。、 操作简便 界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 2、 编程方便 具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 3、 功能强大 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 4、 全面的数据接口 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, word, PPT及html格式的文件。 5、 灵活的功能模块组合 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。 6、针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。VB.NET应用范围广泛，而且使用其进行编程会给开发人员带来一种不一样的感觉。可以为程序员们打造一个安全稳定的开发环境。水晶报表可以由很多的方法得到，其中一个就是使用VB.NET来创建，VB.NET水晶报表提供了非常丰富模型以使我们能够在运行时操作属性和方法。如果你正在使用VB.NET开发.Net程序，那么你就不需要再安装其它软件了，因为他已经内嵌在VB.NET中了。 VB.NET水晶报表有下面一些主要的优点：◆快速的报表开发◆能够导出成为复杂的交互性图表◆可以与其它控件一起在WebForm中使用◆能够动态地将报表导出成为.pdf,.doc,xls,html,rtf等多种格式

spss描述统计分析有很多方法，你是需要做哪些描述分析，统计百分比，还是平均数，标准差等等

　　方法/步骤　　1、首先，打开或者是新建一组数据，这里是打开一组案例分析中的数据进行分析。　　2、在浏览窗口中找到需要分析的数据。　　3、选择分析，描述统计中的比率，单击打开。　　4、弹出一个设置窗口，我们再这里设置比率的分子和分母还有分组变量。　　分子和分母分别表示比率变量中的分子和分母变量。　　分组变量一般是叙事变量，使用数值代码或者是字符串对分组变量进行编码。　　5、这是根据数据中的变量设置的三个分值。　　6、下面是对统计量进行设置分析。　　打开统计量窗口，里面有四大块，根据数据统计分析自定义设置，设置完成之后确定即可。　　7、下面是根据数据分析设置的显示结果，如下图所示：

首先，我们在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在如图所示的对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。02然后在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择你输入数据的Excel sheet表格，单击“确定”。03接着，我们需要查看我们导入的数据，比如是否有缺失数据，数据的分布是怎么样的。方法一：点击左下角“数据视图”，查看原数据（使用数据不多的情况）；方法二：依次点击“分析-描述统计-描述“查看数据情况（数据多的情况下推荐）。数据预处理01在完成上面的步骤后，做时间序列分析前需要对数据进行一个预处理，即为数据定义日期。02首先，我们在如图所示的菜单上依次点击“数据--定义日期”。03接着，我们在弹出的“定义日期”对话框内，设置日期的格式。在图示的案例中，我们现在“年份，月”作为日期格式。04确定日期格式后，我们在SPSS数据表格里面的“数据视图”可以看到新插入的日期“Year”“Month”“Date”（新变量默认名称）。时间序列分析-指数平滑法01首先，我们利用指数平滑法时间序列分析。指数平滑法的使用特点是将较大的权数放在最近的资料。02我们依次点击第一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器”。03现在进行一些设置：在“变量”选项下，将需要进行时间序列预测的变量拖入图示的“因变量”框内；在方法中，选择“指数平滑法”。04其他的一些设置包括【统计量】，我们勾选“平稳的R方”“拟合优度”“显示预测值”；在【图表】中选“观察值”“预测值”“拟合值”；在【保存】中勾选“预测值”；在【选项】下填写我们需要预测到的指定日期。05全部设置完成后，点击【确定】，即可在输出文档里面看到时间序列建模程序显示的结果（右击结果图表可以复制，导出到Excel等操作）。时间序列分析-ARIMA模型01我们还可以使用ARIMA模型来进行时间序列的预测，使用的特点是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。02使用的方法和上面的类似，依次点击第一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器”。03由于在指数平滑法中我们做了设置，这里就不需要再次设置。这里需要的设置是把【变量】下面的自变量拖入【因变量】框内和【自变量】框内，然后在方法中选择“ARIMA”即可。04全部设置完成后，单击确定，即可在刚才的输出文档里面看到使用ARIMA模型的预测结果（同样，这些结果右击可以进行复制导出等操作）。

先将数据定义为时间序列数据，让spss自己生成一个时间变量。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。一阶滞后就是模型的前一期值。时间序列分析里面经常会用到滞后变量，这时因为时序分析和联立方程组的不同在于：联立方程组是从因果关系等角度考虑变量间的联系的，时间序列分析则从序列本身的情况入手来研究的。所以，对于一个时间序列来讲，其在各个时点点的值都是信息，都会影响模型对未来值的确定。

如果你想生成滞后变量，就要先将数据定义为时间序列数据，让spss自己生成一个时间变量

在数据处理板块中处理。首先，在‘数据处理"版块中点击‘生成变量"按钮，然后，在右边生成变量中下拉选择滞后处理，根据需求选择滞后阶数，最后，点击确认处理，在左侧框可以看到滞后处理结果。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。

如果你想生成滞后变量，就要先将数据定义为时间序列数据，让spss自己生成一个时间变量

　　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。

主成分分析与因子分析及SPSS实现一、主成分分析（1）问题提出在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？这时，主成分分析隆重登场。（2）主成分分析的原理主成分分析的本质是坐标的旋转变换，将原始的n个变量进行重新的线性组合，生成n个新的变量，他们之间互不相关，称为n个“成分”。同时按照方差最大化的原则，保证第一个成分的方差最大，然后依次递减。这n个成分是按照方差从大到小排列的，其中前m个成分可能就包含了原始变量的大部分方差（及变异信息）。那么这m个成分就成为原始变量的“主成分”，他们包含了原始变量的大部分信息。注意得到的主成分不是原始变量筛选后的剩余变量，而是原始变量经过重新组合后的“综合变量”。我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。假设现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图如下：可见，他们之间存在相关关系，如果我们将坐标轴整体逆时针旋转45°，变成新的坐标系Y1、Y2，如下图：根据坐标变化的原理，我们可以算出：Y1 = sqrt(2)/2 * X1 + sqrt(2)/2 * X2Y2 = sqrt(2)/2 * X1 – sqrt(2)/2 * X2其中sqrt(x)为x的平方根。通过对X1、X2的重新进行线性组合，得到了两个新的变量Y1、Y2。此时，Y1、Y2变得不再相关，而且Y1方向变异（方差）较大，Y2方向的变异（方差）较小，这时我们可以提取Y1作为X1、X2的主成分，参与后续的统计分析，因为它携带了原始变量的大部分信息。至此我们解决了两个问题：降维和消除共线性。对于二维以上的数据，就不能用上面的几何图形直观的表示了，只能通过矩阵变换求解，但是本质思想是一样的。二、因子分析（一）原理和方法：因子分析是主成分分析的扩展。在主成分分析过程中，新变量是原始变量的线性组合，即将多个原始变量经过线性（坐标）变换得到新的变量。因子分析中，是对原始变量间的内在相关结构进行分组，相关性强的分在一组，组间相关性较弱，这样各组变量代表一个基本要素（公共因子）。通过原始变量之间的复杂关系对原始变量进行分解，得到公共因子和特殊因子。将原始变量表示成公共因子的线性组合。其中公共因子是所有原始变量中所共同具有的特征，而特殊因子则是原始变量所特有的部分。因子分析强调对新变量（因子）的实际意义的解释。举个例子：比如在市场调查中我们收集了食品的五项指标（x1-x5）:味道、价格、风味、是否快餐、能量，经过因子分析，我们发现了：x1 = 0.02 * z1 + 0.99 * z2 + e1x2 = 0.94 * z1 – 0.01 * z2 + e2x3 = 0.13* z1 + 0.98 * z2 + e3x4 = 0.84 * z1 + 0.42 * z2 + e4x5 = 0.97 * z1 – 0.02 * z2 + e1（以上的数字代表实际为变量间的相关系数，值越大，相关性越大）第一个公因子z1主要与价格、是否快餐、能量有关，代表“价格与营养”第二个公因子z2主要与味道、风味有关，代表“口味”e1-5是特殊因子，是公因子中无法解释的，在分析中一般略去。同时，我们也可以将公因子z1、z2表示成原始变量的线性组合，用于后续分析。（二）使用条件：（1）样本量足够大。通常要求样本量是变量数目的5倍以上，且大于100例。（2）原始变量之间具有相关性。如果变量之间彼此独立，无法使用因子分析。在SPSS中可用KMO检验和Bartlett球形检验来判断。（3）生成的公因子要有实际的意义，必要时可通过因子旋转（坐标变化）来达到。三、主成分分析和因子分析的联系与区别联系：两者都是降维和信息浓缩的方法。生成的新变量均代表了原始变量的大部分信息且互相独立，都可以用于后续的回归分析、判别分析、聚类分析等等。区别：（1）主成分分析是按照方差最大化的方法生成的新变量，强调新变量贡献了多大比例的方差，不关心新变量是否有明确的实际意义。（2）因子分析着重要求新变量具有实际的意义，能解释原始变量间的内在结构。SPSS没有提供单独的主成分分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。 一、问题提出 男子十项全能比赛包含100米跑、跳远、跳高、撑杆跳、铅球、铁饼、标枪、400米跑、1500米跑、110米跨栏十个项目，总分为各个项目得分之和。为了分析十项全能主要考察哪些方面的能力，以便有针对性的进行训练，研究者收集了134个顶级运动员的十项全能成绩单，将通过因子分析来达到分析目的。 二、分析过程 变量视图： 数据视图（部分）： 菜单选择（分析->降维->因子分析）：打开因子分析的主界面，将十项成绩选入”变量“框中（不要包含总分），如下： 点击”描述“按钮，打开对话框，选中”系数“和”KMO和Bartlett球形度检验“：上图相关解释：”系数“：为变量之间的相关系数阵列，可以直观的分析相关性。”KMO和Bartlett球形度检验“：用于定量的检验变量之间是否具有相关性。点击”继续“，回到主界面，点击”抽取“，打开对话框。”方法“ =>”主成分“，”输出“=>”未旋转的因子解“和”碎石图“，”抽取“=>”基于特征值“，其余选择默认。解释：①因子抽取的方法：选取默认的主成分法即可，其余方法的计算结果可能有所差异。②输出：”未旋转的因子解”极为主成分分析结果。碎石图有助于我们判断因子的重要性（详细介绍见后面）。③抽取：为抽取主成分（因子）的方法，一般是基于特征值大于1，默认即可。点击”继续“，回到主界面，点击”确定“，进入分析。输出的主要表格如下：（1）相关性检验因子分析要求变量之间有相关性，所以首先要进行相关性检验。首先输出的是变量之间的相关系数矩阵：可以直观的看到，变量之间有相关性。但需要检验，接着输出的是相关性检验： 上图有两个指标：第一个是KMO值，一般大于0.7就说明不了之间有相关性了。第二个是Bartlett球形度检验，P值<0.001。综合两个指标，说明变量之间存在相关性，可以进行因子分析。否则，不能进行因子分析。（2）提取主成分和公因子接下来输出主成分结果：这就是主成分分析的结果，表中第一列为10个成分；第二列为对应的”特征值“，表示所解释的方差的大小；第三列为对应的成分所包含的方差占总方差的百分比；第四列为累计的百分比。一般来说，选择”特征值“大于1的成分作为主成分，这也是SPSS默认的选择。在本例中，成分1和2的特征值大于1，他们合计能解释71.034%的方差，还算不错。所以我们可以提取1和2作为主成分，抓住了主要矛盾，其余成分包含的信息较少，故弃去。下面，输出碎石图，如下： 碎石图来源于地质学的概念。在岩层斜坡下方往往有很多小的碎石，其地质学意义不大。碎石图以特征值为纵轴，成分为横轴。前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息也小。由图直观的看出，成分1和2包含了大部分信息，从3开始就进入平台了。接下来，输出提取的成分矩阵：上表中的数值为公因子与原始变量之间的相关系数，绝对值越大，说明关系越密切。公因子1和9个运动项目都正相关（注意跑步运动运动的计分方式，时间越短，分数越高），看来只能称为“综合运动”因子了。公因子2与铁饼、铅球正相关，与1500米跑、400米跑负相关，这究竟代表什么意思呢？看来只能成为“不知所云”因子了。（三）因子旋转前面提取的两个公因子一个是大而全的“综合因子”，一个不知所云，得到这样的结果，无疑是分析的失败。不过，不要灰心，我们可以通过因子的旋转来获得更好的解释。在主界面中点击“旋转”按钮，打开对话框，“方法”=>“最大方差法”，“输出”=>“旋转解”。点击“继续”，回到主界面点击“确认”进行分析。输出结果如下： 这是选择后的成分矩阵。经过旋转，可以看出：公因子1得分越高，所有的跑步和跨栏成绩越差，而跳远、撑杆跳等需要助跑类项目的成绩也越差，所以公因子1代表的是奔跑能力的反向指标，可称为“奔跑能力”。公因子2与铁饼和铅球的正相关性很高，与标枪、撑杆跳等需要上肢力量的项目也正相关，所以该因子可以成为“上肢力量”。经过旋转，可以看出公因子有了更合理的解释。（四）结果的保存在最后，我们还要将公因子储存下来供后续使用。点击“得分”按钮，打开对话框，选中“保存为变量”，方法采用默认的“回归”方法，同时选中“显示因子得分系数矩阵”。SPSS会自动生成2个新变量，分别为公因子的取值，放在数据的最后。同时会输出一个因子系数表格：由上图，我们可以写出公因子的表达式（用F1、F2代表两个公因子，Z1~Z10分别代表原始变量）：F1 = -0.16*Z1+0.161*Z2+0.145*Z3+0.199*Z4-0.131*Z5-0.167*Z6+0.137*Z7+0.174*Z8+0.131*Z9-0.037*Z10F2同理，略去。注意，这里的变量Z1~Z10，F1、F2不再是原始变量，而是标准正态变换后的变量。

两个数据不等长用spss插值步骤：1、将arcgis多值提取至点的数据整理成标准格式。2、导入到SPSS26中，设置一下变量格式。3、SPSS操作：变量：所有的列都导进去，除了年月日其规律差不多，都作为预测变量。插补20。创建新数据集。方法：定制-完全条件指定-迭代次数50次。双向交互打勾。标度变量模型类型PMM。约束：除了年月日仅用作预测变量其他都为插补并用作预测变量。确定等待结果输出。4、结果分析描述即可。

个 3254354354634563543

你再怎么特殊方法构造的还是回归方程是回归方程就需要做联合分布f检验和单独tj检验

没有因变量，那自然也就不能叫做 还有自变量了，自变量和因变量一定是同时出现的当然还有一种可能是需要用sem 结构方程建模，有潜变量可以这个要看你的数据到底是什么，要做什么分析用

状态变量就是二分类的变量，是必须的。说的清楚点就是选择分类变量，如1代表一组，2又代表另一组。

spss定义变量属性是可在建立变量（名义，有序，尺度）的描述性变量标签过程中提供帮助，可在对数据扫描后设定变量值标签及定义其属性。其主要功能包括扫描实际的数据值并列出每个被选变量所有唯一值；识别无标签的数值并提供“自动标签”功能；从另一个变量复制值标签到被选变量或从被选变量复制值标签到其他变量。

你的意思是模拟数据？

不代表没调节作用，还是要看回归结果

无需处理可以直接进行回归分析

你说的是多选题吗我经常帮别人做这类的数据分析的

您好，在SPSS中，在进行调节效应分析时，如果交互项不显著而调节变量显著，则可以考虑通过一些方法改变模型。以下是一些常用的方法：1.尝试加入其他解释变量：如果交互项不显著，但是调节变量显著，那么可以尝试加入其他解释变量，看看它们的影响如何。这可能会使模型的解释变得更复杂，但也可能会帮助识别出一些重要的因素。2.尝试更改交互项的标准：如果您已经尝试过不同的分析方法，但是交互项仍然不显著，那么您可以尝试更改交互项的标准。例如，您可以将交互项的标准从p < 0.05改为p < 0.10。这可能会导致您识别更多的变量，从而更准确地预测调节效应。3.改变操作变量或操作级别：如果交互项不显著，但是调节变量显著，那么您可能需要重新考虑使用哪些操作变量和操作级别。这可能会有所帮助，因为一些操作变量和操作级别会与调节变量产生相互作用，从而导致显著的调节效应。需要注意的是，在进行任何更改之前，您应该对模型结构和假设进行仔细思考，并使用合适的统计方法进行细致的分析。

首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了0.05，用统计专业的话来说，这意味着逗在0.05的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。

相乘项的分析

基本来说，是用到两个方程：第一个，检测B对C的主效应，C=a1+b1B；第二个，检测A对B、C关系的调节效应，C=a2+b2B+c2A+d2A*B 。在实际应用中，一般只需要第二个方程就够了。在spss中，做一个线性回归分析，因变量为C，自变量为A、B和A*B，然后看系数d2是否显著。如果显著，则有显著的调节效应；如不显著，则调节效应不明显。

可以做多个模型，然后比较r2

主要看交互项，交互项显著即有调节效应，反之则没有。网页版SPSSAU上也有这个功能，可以参考下：调节作用-SPSSAU

基本来说，是用到两个方程：第一个，检测B对C的主效应，C=a1+b1B；第二个，检测A对B、C关系的调节效应，C=a2+b2B+c2A+d2A*B 。在实际应用中，一般只需要第二个方程就够了。在spss中，做一个线性回归分析，因变量为C，自变量为A、B和A*B，然后看系数d2是否显著。如果显著，则有显著的调节效应；如不显著，则调节效应不明显。

1、曲线拟合过程。2、【分析】，【回归】，【曲线估计】，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。3、利用指数模型进行预测。4、首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。5、这个时候再对x统计分析发现：数据显示有171个，接着进行线性回归。注意事项：X轴和Y轴之间的区别主要来自数学，按照约定俗成，X轴放自变量，Y放因变量，这种做法隐含了人们对因果性的认知，即X是造成Y变化的原因。但是在经济学中，价可能决定量，量也可能决定价，不存在一个清晰的因果关系在里面。相符影响的，而且他与数学不矛盾，价格也是随需求的变化而变化的，需求影响价格，所以横轴是Q，纵轴是P，价格受需求的影响。

SPSS中的八种变量类型包括数值，逗号，点，科学计数法，日期，美元，定制货币字符。

数值型、字符型、日期型，数值型根据内容和显示方式的不同又分为标准数值型、逗号数值型、圆点数值型、科学计数法型、美元数值型、用户自定义型，共八种。

多分类logistic回归

SPSS多因素非条件logistic回归分析中：SE表示标准误、B表示回归系数、R表示拟合优度指标、P表示：P>1是危险因素、P<1保护因素、P=1该因素不起作用。1、SPSS多因素非条件logistic回归分析是解决2012年数模国赛a题的重要工具，spss是常用的多因素分析软件，通过显著性水平来衡量因素对变量的影响。2、对每个自变量与因变量做相关，看是否有线性关系，有意义的自变量进行分析，分析SPSS多因素非条件logistic分析自变量和因变量，因变量是得分，自变量需要重新编码，都要先编码虚拟变量（虚拟变量个数等于变量数减一）。扩展资料：SPSS多因素非条件logistic回归分析功能：SPSS多因素非条件logistic对于某一特定事物而言它内部的各要素和所有的其它事物都会与它发生联系，我们可以把这种联系称之为影响，把这些与它发生联系的事物、要素称之为因素 ，由此便可以提出一种分析问题的方法即因素分析法。参考资料来源：百度百科-SPSS百度百科-多因素分析法百度百科-logistic回归

SE标准误 、B 回归系数、R拟合优度指标、 P和0.05比较只要看P和OR其他不用管统计专业

先筛选有意义的变量统计专业研究生工作室为您服务

这里写了的，以第一个类别或者以最后一个类别作为参照

spss直接就有多元回归的按钮，控制变量和主要验证的自变量你自己能区分开就好，一起输入。这张图其实是做了四个多元回归。第一列也就是第一个模型，是以公司综合绩效为因变量，第一大股东持股比例为自变量，资产规模与资产负债率为控制变量的多元回归模型。第二列是以公司综合绩效为因变量，前五大股东持股比例为自变量，资产规模与资产负债率为控制变量的多元回归模型。第三列为以公司综合绩效为因变量，第二至第五大股东持股比例为自变量，资产规模与资产负债率为控制变量的多元回归模型。第四列为以公司综合绩效为因变量，Z比值为自变量，资产规模与资产负债率为控制变量的多元回归模型。因此可以看出，作者其实主要研究的是第一大股东持股比例、前五大股东持股比例、第二至第五大股东持股比例、以及Z比值（原谅我不知道Z比值是啥= =）对公司综合绩效的影响。其实实际上是可以合并到一个模型中的，但是可能作者考虑到要研究的四个自变量之间可能存在多重共线性，所以才分开来做了四个模型。总之，这张图分别做了以上四个回归，然后在图中汇报了每个模型的检验结果。小括号里的是每个系数的T值，用来判断显著性的，一般正规的论文中T值是必须要汇报的。遗憾的是这四个模型的调整R方有点低。本人水平有限，可能说得有点乱。。。哈，可以再HI我。。。囧

同楼上 variables views里面看看 facf变量是不是数值型的。看你小数位数都不同，应该设为字符型了，修改数值型试试

首先你要明确你在做什么要比较什么然后再选择统计方法，就不会出错了我经常帮别人做类似的数据分析的

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

纳入控制变量即可

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

1、Analyze----regression---linear----打开的窗口中把atitude拖进independent里面，在dependent这边右上方有一个inext的按钮，这就是用于分步骤将自变量和控制变量放进去的。第一步，把休整好的control variable拖进去，然后点击next。2、把你的自变量全拖进去。就ok了

第一步：数据录入spss并且处理好(如图所示)。第二步：分析——回归——线性(如图所示)。第三步：选择自变量和因变量到对应的框(如图所示)。第四步：点击下一页(如图所示)。第五步：控制变量放进来(如图所示)。第六步：结果都会有两个模型，可以对比控制变量放进来之后的各指标变化，一般看R放和系数表(如图所示)。

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

你的问题太多了，具体数据发给我看看

中介变量的分析都是一个套路的，你看看中介变量的分析介绍

应该是你的分析方法的问题如果有调节变量 应该是采用分层回归，就是调节变量做一层，然后主要自变量做一层 采用回归分析中的那个block 分层回归

可以分开，当然最好，但是分开就很复杂建议还是直接一个吧

很模糊。看结果显著性

在SPSS当中，有个因子分析，可以通过因子分析最后得到各个因子在每一个项目上的得分，保存这个得分作为新的变量。然后用新变量再去做回归分析就可以了。

可以做的我经常帮别人做这类的数据分析的

你这个要做回归分析和相关分析

差异是指不同样本组的某个指标的差异，例如男生和女生的智力差异；相关分析是两个变量之间的关系，和样本分组无关，例如智力和学习成绩是否相关。二者的研究目的不同。前者主要研究变量之间是否存在线性关系以及这种关系的强弱程度，而后者则是在前者的基础上进一步研究变量之间的联系方式，以便在给定一个或几个变量值的条件下预测或控制另一个变量的值。因此，相关分析中的变量之间的关系是对等的，而回归分析中的变量间的地位是不对等的。在进行回归分析时，必须明确变量间的依赖关系，即哪个变量依赖于哪个或哪些变量。一般把说明或解释另一个变量的变量称为解释变量，用x表示；而作为被说明或被解释的变量称为被解释变量，用y表示。其次，两者的假设条件不同。相关分析假设研究的两个变量都是随机的。事实上，只要有一个变量是确定性的，则相关系数一定为零。而回归分析一般都假设解释变量是确定性的，在重复抽样中取固定的值；被解释变量是随机的，它有一个概率分布。回归分析的目的就是要通过给定解释变量的值来预测或控制被解释变量的总体均值或个别值。1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关希望对您有用

在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看拟合的方程有没有意义t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关希望对您有用

spss中被解释变量是因变量。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。

这个用spss或者amos做都是可以的，amos也在spss里面了我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

?有可能是直接效应与中介效应对冲导致。完全中介效应就是中介效应显著,但是直接效应并不显著。部分中介效应则是中介效应显著,直接效应也显著。中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。

中介分析可以使用网页使用的spss就是spssau这个进行，里面帮助手册里面也非常详细的说明如何做，有2个中介变量应该是分别两次进行。

多个自变量-一个中介变量-一个因变量如何做中介效应？具体步骤是什么？(越详细越好)如果需要进行中介作用分析，常见有两种做法。分别如下：第一种：因果逐步回归检验法；第二种：乘积系数法检验法；第一种因果逐步回归检验法简单易懂、容易理解和解释，因而受到广泛的应用，但有学者认为其检验效能较低，有时候本身有中介作用但却显示没有中介作用。第二种为乘积系数检验法，其原理是检验a*b是否呈现出显著性，其具体做法上分为两种，一种是使用Sobel检验，另外一种是使用Bootstrap抽样法进行检验。Sobel检验要求数据正态分布且需要大样本，并且要求a*b也符合正态分布，因而这种要求导致其检验功效较低。当前较为流行的检验方法为Bootstrap抽样法，其检验功效相对较高，并且对于中介作用抽样分布并不进行限制，因此使用情况越来越多。比如当前有一个研究（样本量为200），自变量有3个，中介变量共有2个，因变量有一个，希望研究3个自变量X对于因变量Y的影响时，2个中介变量是否会起到桥梁中介作用。中介作用共分为3个模型。针对上图说明如下：模型1：自变量X和因变量Y的回归分析；目的为得到总效应c值；模型2：自变量X，中介变量M和因变量Y的回归分析；目的是得到直接效应c"值，以及中间效应过程值b；模型3：自变量X和中介变量M的回归分析；目的是得到中间效应过程值a。模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量M。可以使用SPSSAU进行中介分析：

中介效应是什么？中介作用，是研究自变量X是否通过M影响因变量Y，其中的M即中介变量。X→M→Y的间接影响称为中介效应。在spssau中选择【问卷研究】-【中介作用】。将“工作绩效”放入Y项，“工作满意度”放入X项，“职业压力”放入M项，开始分析，如下图。结果分析：中介效应模型涉及三类效应，分别是直接效应、间接效应和总效应。由上图可以发现，工作满意度对工作绩效的直接效应为0.253，间接效应为a*b为0.225（0.681×0.330=0.225），总效应为0.478.使用乘积系数法检验法分析时，主要关注回归系数a和回归系数b的乘积项（a*b）称为间接效应。如果其呈现出显著性，那么就说明具有中介作用，反之不具有显著性，则说明不具有中介作用。Bootstrap抽样法检验是指a*b这个回归系数的95%置信区间是否包括数字0；如果说95%置信区间不包括数字0，则说明具有中介作用；如果说95%置信区间包括数字0，即说明没有中介作用。由分析结果可知，乘积项结果显著，95%区间并不包括数字0，说明职业压力在工作满意度影响工作绩效的关系中具有中介作用。同时根据SPSSAU的智能分析也可得到结果的对应分析说明。

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。我用的是SPSS19.0多语言版，刚刚也遇到这情况了，是这样解决的，具体什么原因我也很糊涂

这个内容很多的，涉及交互。具体数据给我吧

自变量是类别还是什么，如果都是类别，做一般线性模型就行了

分层回归 第一层 自变量第二层 调节变量第三层 自变量与调节变量的交互作用

调节效应一般都是线性回归

自变量显著，但调节效应不显著是正常的。建议你用Y表示因变量，X表示自变量，这样好理解一些。（南心网SPSS调节效应分析）

做SPSS的调节效应方法： 用回归，回归也有两种方法来检验调节效应，看下面的两个方程，y是因变量，x是自变量，m是调节变量，mx是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c"。检验两个方程的R方该变量，如果该变量显著，说明调节作用显著

说的是协变量么？再具体一点。

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

说的是协变量么？再具体一点。

分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用

差析没调节变量处理归析才般作调节变量意思没办实施些更改或变化称控制变量介变量比性别、龄、历些已经固定些其自变量作控制变量通情况需要看研究目研究目假设哪些作调节变量设置调节变量研究目根本没考虑需要设置调节变量没必要考虑并放入自变量

你直接对一个变量进行排序，就是在数据界面的每个变量最上边都有一个三角形。你点某个变量的三角形就会弹出升序和降序选项，选择其中一个，这个变量就排好序了，同时其他变量也会自动对应着这个变量一起变动。

马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带就叫板凳吧！只是样式不同于其他的板凳而已，这种东西我们小时候经常看见补鞋的师傅就坐在这上面补鞋子，还有一些老年人钓鱼的时候也喜欢坐这个。马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。马马扎

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。