分析

方差，协方差。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

自变量之间存在共线性，说明自变量所提供的信息是重叠的，可以删除不重要的自变量减少重复信息。但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并从偏相关系数检验证实为共线性原因的那些变量中删除。如果删除不当，会产生模型设定误差，造成参数估计严重有偏的后果。多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。扩展资料：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。参考资料来源：百度百科-多元线性回归

计量经济线性回归分析可以分析多变量的。因为计量经济线性回归分析的效果非常非常好，性能很好，功能很多，影响很大，所以计量经济线性回归分析可以分析多变量的

原文：Multivariate pattern analysis of MEG and EEG: A comparison of representational structure in time and space MEG和EEG的多变量模式分析：表征性结构在时间和空间的比较 亮点 ：系统比较了MEG和EEG在采用SVM的RSA分析时的结果差异，其比较思路和技术细节值得参考，例如给出了采用方法的详尽理由，包括优点辨析和成功条件。也展示了如何用RSA结合EEG/MEG和fMRI进行研究。可以加深理解MEG、EEG差异，以及RSA分析方法的使用逻辑和注意问题。 【内容】为个人思考补充 脑磁图MEG和脑电图EEG来进行多变量模式分析可以揭示认知背后的高时间分辨率的神经机制，但问题是 MEG和EEG的神经活动采样存在系统的差异 。 Method ：为了解释这个问题，在被试观看 日常物体的图像 时进行了同步的脑磁图MEG/脑电图EEG研究。对脑磁图和脑电图数据进行多变量分类分析（multivariate classification analyses），互相比较时间进程下的结果，并对功能磁共振成像数据进行单独的空间分析。 Result ：脑磁图和脑电图显示的视觉处理的毫秒级时空变化基本一致。除了产生收敛的结果外，也发现了脑磁图和脑电图对于视觉表征部分独特的方面。 相较于EEG，在MEG这些独特的成分较早出现 。通过fMRI识别这些独特成分的来源， 无论脑磁图还是脑电图都来自于高级视觉皮层，而脑磁图还显示了来自低水平视觉皮层的成分 。 Conclusion ：总之，对MEG和EEG数据的多变量分析提供了一个关于神经处理的趋同和互补的观点，并促使在MEG和EEG研究中更广泛地采用这些方法。 16名健康人类志愿者（7名女性，年龄mean ± s.d. = 24.1 ± 4.5） 刺激集包括92张彩色照片（Kiani等人，2007；Kriegeskorte等人，2008b；Cichy等人，2014，2016b），包括人类和非人类的面部和身体，以及分隔在灰色背景上的自然和人工物体（图1a）。 被试观看在屏幕中心呈现的图像（视觉角度4度），时间为500毫秒，并叠加一个浅灰色的固定十字。共15次测试，每次持续290秒。在每次测试中，每个图像都以随机顺序呈现两次，试验间隔（ITI）被随机设置为1.0或1.1秒，概率相同。被试被要求保持固定，并在每3至5次试验中随机显示回形针图像时按下按钮并眨眼（平均4次）。回形针图像不是92个图像集的一部分，回形针试次被排除在进一步分析之外。 同时采集MEG和 EEG 信号。MEG 306个通道，EEG 74个通道。 先用Maxfilter software，采用默认参数处理清除不良数据。之后用BrainStorm进行预处理，分段是-100 到 900ms，采用30Hz低通滤波 【以下分析为揭示两种数据对于不同实验材料和概念水平进行分类的精度】 使用了多种采样方式 1）全部74个EEG通道；2）全部306个MEG通道；3）74个MEG通道的随机子集和同样数量的EEG通道路；4）380（306+74）个所有MEG和EEG通道等 首先确认了单个实验条件下，区分MEG和EEG激活模式的时间进程。分类采用了SVM线性支持向量机，使用libsvm软件，固定正则化参数，C=1. 【Feature selection】分类方法是时间分辨的，从MEG和EEG通道的测量结果中分别创建了每一毫秒的模式向量。特别是，对于每个时间点t（从-100到900毫秒，以1毫秒为单位）， 每个试验的特定条件下通道激活值作为模式向量 （M =30【15个run，每个材料重复两次】），从而产生30个原始模式向量。 【Pattern assembly & partitioning】【Average】为了减少计算负荷，提升信噪比，按照随机顺序再次平均了每组（k=5）的M向量，得到了M/k=6 个的平均模式向量。 【Pairwise classification】对于所有成对的条件组合，在平均的模式向量上训练和测试SVM分类器。详细来讲，M/k-1个模式向量被分配到一个训练集来训练SVM。保留的模式向量被分配到测试集，用来评估训练后的SVM的性能（%解码准确率）。 训练和测试程序重复100次，随机分配原始模式向量到平均模式向量。对于减少通道数据集的情况，这也涉及到对每个迭代的通道进行重新取样，以获得解码准确的无偏估计。 【RDM】对于每个时间点，将跨迭代的平均分类结果存储在92* 92大小的矩阵中，按分类条件的行和列进行索引。这个解码矩阵是对称的，有一个未定义的对角线（因为条件内没有分类）。 评估了何时MEG和EEG激活模式可以在 上级（有生命与无生命，自然与人工）、中级（身体与面孔） 和下级（人与动物的身体和面孔）这三个水平区分五种不同物体类型。为此，根据矩阵元素索引的条件对，将92* 92解码矩阵划分为相关分类的类别内和类别间。类别间减去类别内的解码准确度的平均值 作为 类别的聚类衡量标准 ，表明关于类别成员的信息超过单一图像的可辨别性。 【以下分析为揭示MEG和EEG测量的差异之处】 为了揭示MEG和EEG数据的多变量模式分析所发现的视觉表征的共同与独特之处，使用了表征相似性分析（RSA）。将 解码准确率作为异质性（dissimilarity）测量指标：解码准确率越高，分类条件的激活模式就越不相似。 使用由 线性SVM确定的解码准确率作为距离测量的优点 是：i）它可以自动选择包含鉴别性信息的通道，从而避免了基于人类的选择的需要，因为这种选择可能带来偏见；ii）它可能对噪音很强的通道不那么敏感，而不是对所有通道的贡献进行同样权重的测量，如相关性分析。 MEG和EEG解码矩阵被解析为 表征差异矩阵（RDMs） ，这允许在两种模式之间进行直接比较。其基本思想是，如果EEG和MEG测量类似的信号，那么在EEG中唤起类似模式的两个物体也应该在MEG中唤起类似的模式。 RDMs的有效比较要求它们 由独立的数据构建 （Henriksson等人，2015）。否则，与实验条件无关的trial by trial信号波动，如认知状态（注意力、警惕性）或外部噪声（运动、电磁噪声）将膨胀、扭曲，并使EEG和MEG之间的相似性产生偏差。 为了独立构建MEG和EEG的RDMs，我们将数据分成两半，将偶数和奇数试验分配到不同的集合 。然后我们用RSA比较了（Spearman"s R）来自split half 1与split half 2的RDMs，在MEG和EEG测量模式内部和之间进行比较（Fig 3A）。重要的是， 由于相同试验的脑电图和脑电图数据在每次分割中都被分组，脑电图和脑电图测量模式内部和之间的比较同样受到逐次试验波动的影响，因此具有很好的可比性 （如果脑电图和脑电图分别记录于记录在单独的session，就不会出现这种情况【强调了两个数据需要同时获得而不能分别获取的必要性】）。 比较不同成像模式（MEG与EEG）的RDMs，只显示了视觉表征的共同方面。比较成像模式内的RDMs（MEG vs MEG，EEG vs EEG）获取的信度估计就包含了其共同和独特方面。 因此， 模式内相似性减去跨模式相似性的差异 揭示了用MEG或EEG测量的视觉表征的独特方面。在这个分析中，时间分辨的分类与上述单个图像分类类似，但为了减少试次，再次平均模式向量时平均k=3个的模式向量。 与已有数据进行对比【Cichy, R.M., Pantazis, D., Oliva, A., 2014. Resolving human object recognition in space and time. Nat. Neurosci. 17, 455–462.】 15名参与者在记录fMRI数据时观看了相同的92幅图像集。每个参与者在两个不同的日子里完成了两个测试，每个测试由10-14次trial组成，每次持续384秒。在每次运行中，每幅图像都被展示一次，图像顺序是随机的。在每次试验中，图像显示500毫秒。【保持被试注意的任务】所有试验中的25%是无效试验，在此期间只呈现灰色背景，固定的注视点变暗了100毫秒。被试被要求用按下按钮的方式来报告固定交叉亮度的变化。 两个兴趣区（ROI）：初级视觉区 V1（primary visual area）和下颞叶皮质IT（inferior temporal cortex）。 使用基于相关性的异质性测量为每个被试单独构建fMRI的RDMs。 【构建相似性矩阵】对于每个ROI，提取并串联每个图像条件的fMRI 体素激活值 。然后，计算每对图像条件的模式向量之间的所有成对相关系数（皮尔逊的R），并将结果存储在一个92 92的对称矩阵中，按比较条件的行和列索引。 【转换指标】通过1-R，将相关相似性测量转换为差异性测量。选择这种距离测量的原因是， 1）它是fMRI分析中的常见选择； 2）已被证明能够与MEG数据成功融合； 3）计算速度快；并允许直接比较基于相同fMRI数据的结果。 为了进一步的分析，对所产生的异质性的测量进行了平均，产生 每个被试和ROI一个RDM 。 为了确定在MEG和EEG中观察到的时间动态的空间来源，并将它们相互比较，使用了基于RSA的MEG/EEG-fMRI融合方法（Cichy等人，2014，2017，2016b，a）。 采取这一分析的目的是绑定特定的(无时间)的fMRI空间点与(无空间)的MEG/EEG时间点的表征相似性，如果条件在fMRI和MEG信号空间中唤起类似的模式，那么时间和空间的点就被联系起来。 这种方法的成功关键是取决于，在物体视觉过程中表征几何学在空间和时间上的快速变化，从而空间分辨率的fMRI RDMs可以与时间分辨率的MEG RDMs独特地联系起来。 最后，为了比较基于不同MEG和EEG数据集的融合结果，我们基于一个通道采样的结果中减去基于另一个通道采样的结果，来获得特定被试的融合结果。 对于每个ROI和被试，计算每个时间点特定的fMRI RDM和平均的MEG或EEG RDM之间的相似性，从而得到表征相似性时间进程。（Fig 4A） 对每个fMRI被试，在时间点从-100到+500毫秒以5毫秒为单位，分别进行了Searchlight分析。对于每个体素v，在以体素v为中心、半径为4个体素的球体中提取特定条件的t-value 模式（searchlight at v），并将它们排列成 模式向量 。 用1减去每对条件的Pearson"s R 来计算模式向量之间的成对不相似性，从而得出fMRI RDM。然后计算探照灯特定的fMRI RDM和被试平均的MEG或EEG RDMs之间的相似性（Spearman"s R）。 对大脑中的每个体素重复这一分析，得到了fMRI和MEG或EEG在每个时间点的表征相似性的三维图。对所有的时间点重复同样的方法，我们得到了一系列的三维地图，揭示了在物体感知过程中人脑的时空激活，这些激活分别由MEG和EEG记录。 置换检验和bootstrap 对于每个时间点，对解码矩阵的所有元素进行了平均，产生了所有实验条件下特定条件下解码准确性的大平均时间过程（Fig. 1C）。观察到MEG/EEG 的所有四个主要通道采样的显著效果。这表明， 原则上MEG和EEG信号都可以进行同样的多元分析 ，并再现了Cichy等人（2014）基于脑电图的结果。 鉴于MEG和EEG在解码单一图像方面的定性和定量差异，调查了MEG和EEG在揭示不同分类抽象水平的物体类别处理信息方面是否也有差异。 按照Cichy等人（2014）的方法，我们将解码准确率矩阵划分为两个分区：图像属于统一类别浅灰，不同类别深灰。 平均子类之内和之间的解码正确率（decoding accuracies）的比较作为检验类别的聚类标准。其原理是，为了揭示多于单个图像信息的类别信息，必须从表明单个图像和类别之间（不同的子类）的差异的信息中减去表明单个图像之间的差异的信息（相同的子类）。这就产生了对一个表征的明确测量，即类别信息可以以线性方式读出（DiCarlo和Cox，2007）。 发现在MEG和EEG的sensor的所有四个采样中，所有五个细分类别的信息都有明显的信号（Fig 2A-E，中间部分，除了EEG中的自然性）。 从差异的角度来看，仅发现微小的统计差异。且潜伏期无显著差异。 最后，基于MEG&EEG与MEG采样的结果比较显示，除自然性外，所有情况下都有差异（Fig 2A-E）。 平均单幅图像解码准确性和特定类别的信号是汇总统计，只能部分反映脑电图和EEG数据中丰富的多变量信息。如果考虑到解码矩阵所捕获的整个表征空间结构，那么脑电图和EEG是如何比较的呢？为了进行研究，在完整的解码矩阵上使用了表征相似性分析（RSA） Fig 5B，发现了一个正性显著的表征相似性时间过程，表明视觉表征的某些方面被两种模式都捕捉到了。同时也存在一个显著高于跨模式表征的相似性，表明MEG和EEG也分别解决了视觉表征的部分独特方面。 MEG和EEG独特信号的时间进程是不同的：MEG的峰值延迟明显早于EEG的峰值延迟。 发现了两个脑区在所有通道采样方式的情况下显著的fMRI和MEG/EEG的表征相似性（Fig4 BD） 在比较 MEG和EEG的差异和共同之处时， 首先，比较峰值潜伏期，没有发现显著差异 其次，比较减去EEG或MEG的结果（Fig4 CE）观察哪种模式和fMRI相似性更高。发现MEG为基础的融合相似性一致的强于EEG为基础的融合。 第三，进一步进行偏相关分析。发现MEG 在V1脑区的独特成分比EEG更敏感（Fig 5） 基于MEG和EEG的与fMRI数据的融合都揭示了腹侧视觉流中表征相似性的逐级前馈（feedward cascade 前馈级联）早期的表征关系在枕极（occipital pole）类似，以可比较的动态变化沿腹侧视觉通路迅速扩散。（Fig.6B） 总体而言结果表明，MEG和EEG都很适合与fMRI数据进行基于RSA的融合，以揭示皮质信息流，但没有揭示MEG/EEG对视觉表征独特方面的进一步敏感性来源。 总的来说，几乎所有在一种测量模式中产生重要结果的分析在另一种模式中也产生了重要结果（EEG的自然性分类是唯一例外）。 通过基于分类的时间进程对脑电图和EEG进行比较，以及直接通过表征相似性分析，产生了对神经表征的共同和独特方面的敏感性证据。 MEG和EEG与fMRI的融合使独特的方面得到了空间定位：两种模式都捕捉到了高水平视觉皮层中表征的独特方面，而MEG也捕捉到了低水平视觉皮层中的表征。可能是由于低级视觉区位于浅层来源，而高级视觉区是深层来源。因为低级视觉区神经元活动更早出现，所以MEG更早的峰值，也可以被解释为MEG对浅层神经源更敏感。 并且在通道数保留很少（32）时，大部分效应仍然可以被观察到，说明了RSA可以应用于只有少量通道时的情景。 EEG效应弱于MEG，说明MEG在需要时间分辨率时是更优选

不是。多变量回归分析中一个是自变量，一个是因变量，多变量回归分析中的各个变量不是给定的。自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x），在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，自变量被看作是因变量的原因，所以多变量回归分析中各个变量不是定的是随机的。

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。

eviews无法实现多个因变量的模型回归（也有可能是我不知道= =）.据我所知,结构方程相关的路径分析可以同时处理多个因变量和多个自变量.需要SPSS和AMOS实现.如果一定要用eviews做,那么可以对每个因变量分别回归.或者首先用因子分析或AHP等方法对要研究的某一状况进行综合评价,得到每个样本某一状况的综合指数,然后再做回归.

在实验上，可以通过控制变量法来实现。多变量分析(multivariable analysis)是指多个变量统计分析技术在社会研究中的运用。又称多元分析。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。

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。

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

这个问题涉及数量化操作。把分类变量数量化。或一元或二元再代入方程用到相关系数，再看相关系数大小，进而分析强弱。0.3以下算弱，0.7以上算强，0.3到0.5算中！

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。

是。根据查询相关资料显示，因子分析的基本思路是从许多变量中找到几个代表性的因子，减少变量的个数，用少量因子代表多个原始变量，分析适合的数据是定序数据。定序数据是由定序尺度计量形成的，表现为类别，可以进行排序。

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

1）更换操作系统，64位；（32位最多管理3G多点的内存）2）增加内存二者同时进行。

回归分析r方小于0.3怎么办以下是解决方案：1、检查数据质量：R方偏低可能是因为原始数据存在异常值、缺失值、误差等问题，建议检查数据质量，对于存在问题的数据进行数据清洗和修正，以提高模型的预测效果。2、增加变量或者改变模型：如果模型的预测效果较弱，可以通过增加解释变量、改变模型等方式来优化预测结果。可以考虑增加衍生变量、加入交互项等方式来提高模型的表现。同时，也可以考虑使用其他的回归分析模型，例如岭回归、lasso回归等，看看是否可以提高模型的预测效果。3、重新采集数据或者增加观测样本：如果模型的R方小于0.3，有可能是样本数据数量较少，导致预测效果较弱。可以考虑增加观测样本数量或者重新采集数据来优化预测效果。

噪声和异常值的处理、数据标准化、聚类变量的少而精。1、噪声和异常值的处理：直接删除那些比其他任何数据点都要远离聚类中心点的异常值，随机抽样。2、数据标准化：参与聚类的变量绝大多数都是区间型变量，不同区间型变量之间的数量单位不同，如果不加处理直接进行聚类，很容易造成聚类结果的失hon代真，统数据标准化不仅可以为聚类计算中的各个属性赋予相同的权重，还可以有效化解不同属性因度量单位不统一所带来的潜在的数量等级的差异。3、聚类变量的少而精：紧紧围绕具体分析目的和业务需求桃选聚类变量，通过相关性检测，可防止相关性高的变量同时进入聚类计算，衍生变量的主成分分析，作为一种常用的降维方法，可以在聚类之前进行数据的清理，精简变量的数量。

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

需要设置虚拟变量，也叫哑变量。

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

对应分析是将(R)型因子分析和(Q)型因子分析和结合起来进行的统计分析方法。对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，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。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。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。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。每一行代表事物的一个属性，依次排开。列则代表不同的事物本身，它由样本集合构成，排列顺序并没有特别的要求。在关联图上，各个样本都浓缩为一个点集合，而样本的属性变量在图上同样也是以点集合的形式显示出来。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

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

1、定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。2、常用的定量预测方法包括时间序列预测法与回归分析预测法。时间序列预测法是以内生数据为分析对象的预测方法，而回归分析预测法则以外生数据为分析对象。3、定量方法中，时间序列不能利用解释性变量来塑造需求，无法识别诸如价格、广告、促销、市场或经济波动等外部因素或因果因素带来的需求变化。

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

一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法，它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性。把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数，求出残差项，并把作为随机误差项的估计值，画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值，随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。（一）按时间顺序绘制残差图 如果残差，，随着时间的变化而呈现有规律的变动，则存在相关性，进而可以推断随机误差项之间存在序列相关性。如果随着时间的变化，并不频繁地改变符号，而是取几个正值后又连续地取几个负值（或者，与之相反，几个连续的负值后面紧跟着几个正值），则表明随机误差项存在正的序列相关，（见图6-1）；如果随着时间的变化，不断地改变符号（见图6-2），那么随机误差项之间存在负的序列相关。 图6-2 负序列相关（二）绘制，的散点图 计算和，以为纵轴，为横轴，绘制（，），的散点图。如果大部分点落在第Ⅰ，Ⅲ象限，表明随机误差项存在正的序列相关（见图6-3）；如果大部分点落在第Ⅱ，Ⅳ象限，表明随机误差项存在负的序列相关（见图6-4）。 图6-3 正序列相关 图6-4 负序列相关二、杜宾——瓦特森（D-W）检验 1、适用条件杜宾——瓦特森检验，简称D—W检验，是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(瓦特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验序列相关性的方法。D-W检验是目前检验序列相关性最为常用的方法，但它只适用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题。在使用该方法时前，必须注意该方法的适用条件。回归模型含有截距项，即截距项不为零；解释变量是非随机的；随机误差项为一阶自相关，即；回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量，即不应出现下列形式： 其中，为的滞后一期变量；无缺失数据。当上述条件得到满足时，我们可以利用D-W方法检验序列相关问题。2、具体过程（1）提出假设，即不存在序列相关，，即存在序列相关性（2）定义D-W检验统计量为了检验上述假设，构造D-W检验统计量首先要求出回归估计式的残差，定义D-W统计量为： （6-11）其中，。由（6-11）式有 （6-12）由于与只有一次观测之差，故可认为近似相等，则由（6-12）式得 （6-13）随机误差序列的自相关系数定义为： （6-14）在实际应用中，随机误差序列的真实值是未知的，需要用估计值代替，得到自相关系数的估计值为： （6-15）在认为与近似相等的假定下，则（6-15）式可化简为： （6-16）所以，（6-13）式可以写成 （6-17）（3）检验序列相关性因为自相关系数的值介于－1和1之间，所以：，而且有值与的对应关系如表6-1所示。表6-1 值与的对应关系表值DW值随机误差项的序列相关性-1（-1，0） 0（0，1）1 4（2，4） 2（0，2）0 完全负序列相关 负序列相关 无序列相关 正序列相关 完全正序列相关从表6-1中，我们可以知道当值显著地接近于0或者4时，则存在序列相关性；而接近于2时，则不存在序列相关性。这样只要知道统计量的概率分布，在给定的显著性水平下，根据临界值的位置就可以对原假设进行检验。但是统计量的概率分布很难确定，作为一种变通的处理方法，杜宾和瓦特森在5％和1％的显著水平下，找到了上限临界值和下限临界值，并编制了D－W检验的上、下限表。这两个上下限只与样本的大小和解释变量的个数有关，而与解释变量的取值无关。具体的判别规则为：（1） ，拒绝，表明随机误差项之间存在正的序列相关；（2） ，拒绝，表明随机误差项之间存在正的序列相关；（3） ，接受，即认为随机误差项之间不存在序列相关性；（4） 或，不能判定是否存在序列相关性。上述四条判别规则可用图6-5表示： 3.D-W检验特点D-W检验法的优点在于其计算简单、应用方便，目前已成为最常用的序列相关性检验的方法。EViews软件在输出回归分析结果中直接给出了DW值，并且人们也习惯将DW值作为常规的检验统计量，连同值等一起在报告回归分析的计算结果时表明。但D-W检验也存在很大的局限性，在应用时应予以重视。D-W检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验； D-W检验有两个无法判别的区域，一旦DW值落入这两个区域，必须调整样本容量或采取其他的检验方法；这一方法不适用于对联立方程模型中各单一方程随机误差项序列相关性的检验；D-W检验不适用于模型中含有滞后的被解释变量的情况。二、回归检验法 1、定义回归检验法适用于任一随机变量序列相关性的检验，并能提供序列相关的具体形式及相关系数的估计值。2、应用步骤分三步进行：第一步，依据模型变量的样本观测数据，应用普通最小二乘法求出模型的样本估计式，并计算出随机误差项的估计值；第二步，建立与、的相互关系模型，由于它们相互关系的形式和类型是未知的，需要用多种函数形式进行试验，常用的函数形式主要有： 第三步，对于不同形式的与、的相互关系模型，用普通最小二乘法进行参数估计，得出回归估计式，再对估计式进行统计检验。如果检验的结果是每一种估计式都不显著的，就表明与、是不相关的，随机误差项之间不存在序列相关性。如果通过检验发现某一个估计式是显著的（若有多个估计式显著就选择最为显著的），就表明与、是相关的，随机误差项之间存在序列相关性，相关的形式就是统计检验显著的回归估计式，相关系数就是该估计式的参数估计值。回归检验法需要用多种形式的回归模型对与、的相关性进行试验分析，工作量大、计算复杂，显得极为繁琐。线性回归模型中随机误差项序列相关性的检验，在计量经济学的研究中是一个很重要的问题。但目前应用的检验方法都存在一些缺限和局限，还不能对这一问题进行完全有效的检验，更为完善的检验方法有待于进一步研究。有关于高阶序列相关性的检验，可以参考其它相关教科书。第三节 序列相关的处理 如果检验发现随机误差项之间存在序列相关性，应当首先分析序列相关产生的原因，引起序列相关的原因不同，修正序列相关的方法也不同。如果是回归模型变量选用不当，则应对模型中包含的解释变量进行调整，去掉无关的以及非重要的变量，引入重要的变量；如果是模型的形式选择不当，则应重新确定正确的模型形式；如果以上两种方法都不能消除序列相关性，则需要采用其他数学方法进行处理以消除序列相关性，然后再对模型中的未知参数进行估计。三、差分法 差分法将原模型变换为差分模型，用增量数据代替原来的样本数据。差分法分为一阶差分法和广义差分法。（一）一阶差分法 假设原模型为： （6-18）一阶差分法变换后的模型为： （6-19）其中， 如果，原模型存在完全一阶正相关，即 ，其中不存在序列相关性，那么差分模型满足应用普通最小二乘法的基本假设。用普通最小二乘法估计差分模型得到的参数估计值，即为原模型参数的无偏、有效估计值。（二）广义差分法 一阶差分法仅适用于随机误差项的自相关系数等于1的情形。但在一般情况下，完全一阶正相关的情况并不多见，在这种情况下，随机误差项的序列相关性就要用广义差分法进行修正。对于模型（6-18）如果随机误差项存在一阶自相关，即，其中，为随机误差项的自相关系数，且有，不存在序列相关性。将（6-18）式滞后一期，并左右两边同乘，可得 （6-20）将（6-18）式减去（6-20）式，得 （6-21）在为已知的情况下，我们可以对（6-21）式进行如下变换 （6-22）将变换后的新变量代入（6-21）式，便可得到一个新的模型表示式： （6-23） 我们把上述变换过程称为广义差分变换，把通过广义差分变换得到的模型称为广义差分模型。我们应该注意到这一变换过程所构建的新变量，，由于差分变换要损失一个观测值，样本个数由个减少到个。为了避免损失自由度，可以将第一个观测值作如下变换：，通过对原模型进行广义差分变换，我们可以得到广义差分模型，广义差分模型中的随机误差项满足线性回归的经典假设，对广义差分模型进行OLS估计，得到的参数估计值仍然是最佳估计量。四、杜宾两步法 进行广义差分变换的前提是已知的值。但是随机误差项的自相关系数，的值不可观测，使得的值也是未知的。所以利用广义差分法处理序列相关性时，首先需要估计出的值。这可以用杜宾（Durbin）两步估计法。我们以一元线性回归模型为例，对于模型 （6-24）如果随机误差项存在阶自回归形式的序列相关，即 （6-25）当、、时，便可利用杜宾两步法对的相关系数进行估计。第一步，对（6-24）式进行差分变换，可得 （6-26）整理（6-26）式，可得 （6-27）第二步：应用普通最小二乘法对包含被解释变量及解释变量的滞后变量在内的模型（6-27）式进行估计，求出随机误差项的自相关系数，，…， 的估计值，，…， 。再将，，…， 代入（6-26）式，可得 （6-28）（6-28）式的随机误差项具有零均值、方差齐性、不存在序列相关性的特点。在，，…， 已知的情况下，可以用普通最小乘法对（6-28）式进行估计，求出参数、的估计值、。此方法也适用于多元线性回归模型。杜宾两步法不但求出了自相关系数的估计值，而且也得出了模型参数的估计值。五、迭代法 迭代估计法或科克伦－奥克特（Cochrane－Orcutt）估计法，是用逐步逼近的办法求的估计值。仍以（6-24）式为例，假设随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，即，，其中满足零均值、方差齐性、无序列相关性。迭代估计的具体步骤为：第一步，利用OLS法估计模型，计算残差出；第二步，根据上一步计算出的残差计算的估计值： 第三步，利用上一步求得的值对（6-24）式进行广义差分变换： 并得到广义差分模型：；第四步，再利用OLS法估计，计算出残差，根据残差计算的第二次逼近值： 第五步，重复执行第三、四步，直到的前后两次估计值比较接近，即估计误差小于事先给定的精度：。此时，以 作为的估计值，并用广义差分法进行变换，得到回归系数

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

方法如下：1、图标分析将数据进行可视化处理，简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系，而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。2、协方差及协方差矩阵分析第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关。3、相关系数分析第三个相关分析方法是相关系数。相关系数（Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1到－1之间。1表示两个变量完全线性相关，－1表示两个变量完全负相关，0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。特点说明第一，以自然群体为材料，无须构建作图群体，极大缩短了基因定位的周期。第二，通过统计群体的多个性状信息和基因组信息，可实现多个基因定位，而连锁作图只能定位某一相对性状。第三，关联分析作图群体的群体结构具备丰富的遗传多样性，使得定位更加精确，检测出小效应的位点。但由于群体结构的存在，关联分析往往会出现假阳性的结果。

ogistic回归主要用于危险因素探索。因变量y为二分类或多分类变量，自变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。 　　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关系大多表现为相关关系。因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。Logit回归共分为三种，分别是二元Logit（Logistic）回归、多分类Logit（Logistic）回归，有序Logit（Logistic）回归（也称Oridinal回归），此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型。如果是有序Logit(logistic)回归，其因变量Y为定类且有序，即因变量的属性类别上为类别数据，但是类别之前可以对比大小，比如“不幸福，比较幸福和十分幸福”这是三种类别，但同时此三种类别可以对比大小，数字越大代表越幸福（此类数据也称有序数据）。如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析。如果X非常多(比如超过10个)，此时可以先对定类的X与Y进行卡方分析，对定量的X与Y进行方差分析，先看有没有差异关系，将最终有差异关系的X放入有序Logit回归模型中。这样X会较少，并且X与Y均有差异关系，也更可能有影响关系，此时有序Logit回归模型的预测准确率会更高。

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。

具体步骤如下：打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框，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。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，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。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。选项里面至少选择95%CI。点击ok。

可以直接做回归分析

　　我国货币需求函数的因素模型　　因素变量的选取　　根据传统的货币需求理论，一般认为影响货币需求的因素主要包括规模变量、机会成本变量以及包括制度性因素在内的其他变量。结合我国国内市场的实际状况，本文从这三类变量中分别选出一些变量因素，建立我国货币需求函数的因素模型。 　　① 货币需求变量的确定 　　一般而言，货币需求的建模分析是以货币的交易性需求理论和货币需求的资产组合理论为基础，交易性需求理论强调货币的交易媒介功能，具有一般交易媒介功能的资产只有流通中的现金和活期存款，正是它们共同组成M1。另一方面相对于M2，M1更易于受到中央货币当局的控制，并且能够更为准确地得出货币需求的利率效应。考虑到我国当前较低水平的金融发展状况，且M1具有稳定的趋势，于是这里我们选取了M1作为函数估计的因变量。 　　② 货币需求的规模变量选择 　　货币需求函数的规模变量用于衡量经济活动中利用货币进行交易的规模，而交易性货币需求理论认为，现期收入是经济交易量的代表，因此一般将收入看作是规模变量的指标，大多数研究选择国内生产总值GDP作为规模变量加入货币需求函数，本文也是如此。根据凯恩斯流动性偏好理论，收入的增加会导致交易动机和预防动机的货币需求增加，于是，国内生产总值与货币需求具有同向关系。 　　③ 货币需求的机会成本变量选择。 　　持有货币的机会成本是指人们为了持有货币而放弃的其他资产所获得的收益，它一般包含货币自身的收益率、除货币以外其他资产的收益率即货币替代品的收益率。一般而论，货币自身的收益率选取一定期限的定期存款利率R作为指标，利率的变动对货币需求的影响是存在的，对于投资者而言，由于投资渠道的拓宽，影响投资主要因素就是利率与收益率的比较，所以，利率的变化对于投资者是非常敏感的，而货币替代品的收益率一般用预期通货膨胀率Pe来替代，预期通货膨胀率可以用滞后一期的通货膨胀率表示，通货膨胀率则可以根据零售物价水平P计算得出。 　　因素模型的建立 　　货币需求函数的建立是从微观经济主体的货币需求及其影响因素入手，给出总体货币需求函数，本文所建立的货币需求函数的基本形式是M1/P=f（Y/P，Ir，Pe，u），其中u为相应的随机变量。 　　因素模型一般都采用对数线性模型，考虑到我国正处于经济转轨时期，金融管制尚未放松，金融市场尚不发达，金融创新明显不足，本文采用局部调整的对数线性模型，以期得到较为稳定的长期货币需求函数。具体的处理方法是对各变量的时间序列取对数以体现变量之间百分比的变化关系，得出解释变量和被解释变量的弹性系数，同时也可以减少模型的异方差性。而对于预期通货膨胀率Pe，由于其值可能为负，则不能取自然对数。因此，经过调整的我国货币需求函数模型的最终形式为：LN(M1/P)=C+C1*LN(Y/P)+C2*LN(Ir)+C3*Pe+%^（其中%^为随机残差项） （1） 　　货币需求函数季度模型的数据处理及回归分析 　　单位根检验 　　由于如果时间序列数据处于非平稳状态，相关变量之间的关系可能会发生偏离，所以在建立模型之前，必须对变量进行单位根检验。检验结果见表1。 　　表1　各个序列的整形阶数检验（ADF检验）结果 　　以上检验结果表明序列存在单位根，是非平稳的，但对序列的一阶差分进行单位根检验，其检验结果说明序列的一阶差分不存在单位根，是平稳的。这说明虽然序列本身是非平稳，但序列的线性组合却可能是平稳的，它们之间可能存在长期稳定的关系，即协整关系。 　　回归分析 　　采用OLS法对上述变量按（1）式回归，得到如下结果： 　　LN(M1/P)=0.879165+1.011596*LN(Y/P)-0.283984 *LN(Ir)+0.020227*Pe 　　结果显示各个变量的系数符号与预期的相一致，并且其大小在经济理论上也解释得通；杜宾瓦森系数D.W. =2.202013，其值在2附近，说明模型不存在一阶自相关；给定显著性水平5%，回归结果显示整个模型的F值为333.8748，远远大于临界值，表明整个模型估计效果显著；给定显著性水平5%，查t分布表得自由度为54的临界值为2.021，均小于LN(Y/P)、LN( Ir)、Pe的估计值对应的t统计量的绝对值，说明各个序列变量存在显著的线性相关关系；调整的可决系数为0.947799，因此样本拟合较好。 　　结论与政策建议 　　结论 　　通过前面的数据和归纳总结，在本文实证研究的基础上本文得出以下几个结论: 　　①实际国内生产总值与实际狭义货币需求量呈正向关系 　　模型中LN(Y/P)的回归系数为1.011596，在影响LN(M1/P)的几个因素中该系数最大，这说明实际国内生产总值对我国实际狭义货币需求的贡献量最大，我国实际狭义货币需求量的长期收入弹性显著大于1。所以影响我国货币需求的最主要的因素还是中国的收入水平。 　　②利率与货币需求量呈反向关系 　　模型中lnIr的回归系数为-0.283984，说明我国利率与货币需求量存在反向关系，符合货币需求理论的推断，因为三个月定期存款利率的上升，意味着居民持有货币的机会成本上升，所以他们更愿意增加银行存款，即减少货币持有量，从而导致货币需求量下降。与收入弹性相比，我国货币需求的利率弹性相对较低。从实践情况来看，我国货币政策调控一直注重利用利率作为货币政策的中介目标，但是效果并不显著，利率作为中央银行调节我国货币需求的金融杠杆作用微乎其微。 　　③预期通货膨胀率与货币需求量呈正向关系 　　模型中Pe的回归系数为0.020227，说明预期通货膨胀率与我国货币需求量呈正向关系，与货币需求理论的推测不相符。这是因为在所选的样本期间内，多数年份我国均处于通货紧缩时期，预期通货膨胀率均为负值，与此同时伴随着商品需求的减少，从而货币需求也减少。近年来，由于我国经济持续高速增长推动的通货膨胀明显小于货币的增量需求，使得人们对于通货膨胀并不敏感，于是在一定的通胀预期下，并不会减少货币需求，反而会增加货币需求，从而最终导致预期通货膨胀率与我国货币需求量呈正向变动的关系。 　　政策建议 　　从以上分析结果可以看出，目前我们存在长期稳定的货币需求函数，即实际货币需求与实际国内生产总值、利率及通货膨胀率等变量间存在长期稳定的关系，这些经济变量共同决定了我国的货币需求函数。而稳定的货币需求函数又是货币政策实施的前提条件，因此，在现阶段，中央银行选择货币供给量作为我国货币政策的中介目标是可行的。但考虑到影响货币政策中介目标的其他因素，为此，提出以下建议以增强货币供应量作为货币政策中介目标的有效性： 　　①因为货币需求函数的稳定性是货币政策中介目标选择的一个至关重要的前提条件，因此实际研究的结论显示我国目前应该主要以M1为货币政策的中介目标。 　　②滞后效应的存在对货币政策的实施效果是一个重要的制约因素，中央银行如果想提高货币政策的有效性，就必须对经济运行的现状及其走向做出科学的预测和准确的判断，从而克服滞后效应的影响，并在此基础上灵活自由的采取行之有效的对策。为此，要求提高中央银行制定货币政策的决策能力和技术水平。 　　③考虑到当前我国经济面临的挑战以及货币供应量中介目标实施的阻碍，中央银行应建立和完善以货币供应量为核心的多指标检测体系。如适度放大货币汇率波动的幅度和货币供应量的范围等。 　　（作者单位：安徽大学经济学院）

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

关于在相关分析中如何选择参证变量如下：参证变量与设计变量在成因上有密切的联系；参证变量与设计变量有一段相当长的平行观测资料， 以便建立相关关系；参证变量必须具有长期的实测资料， 以便展延设计站系列使之符合代表性的要求。 若流域面积不大， 单站的年雨量与流域平均年雨量有密切关系， 且单站年雨量系列较长， 可以考虑用点雨量， 即单站雨量代替流域平均降雨量， 以点雨量资料展延径流系列。变量间的关系有两类：存在明确的关系-函数关系；不存在完全确定性。相关变量关系有两种：平行关系——相互影响；依存关系——变量a收到变量b的影响。变量间关系及分析方法：a.函数关系（确定性关系）——数学表达式（数学模型）b.相关关系（非确定性的关系）——b1.平行关系（相关分析）；b2依存关系（回归分析）b1.平行关系（相关分析）——b11.一元相关分析——线相关分析；b12多元相关分析——复相关分析；典型相关分析；b2.依存关系（回归分析）——b21.一元回归分析：线性回归分析，非线性回归分析;b22.多元线性回归分析；多元非线性回归。相关分析以现象之间是否相关、相关（正负）、密切程度为主要内容，不区分自变量与因变量，也不关心各个变量的构成形式。主要分析法：绘制相关图、计算相关系数和检验相关系数。

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。

1.1 多元统计分析的历史1.2 多元统计分析的用途1.3 多元统计分析的内容1.4 软件及其在统计分析中的应用1.4.1 强大的统计分析软件1.4.2 完整的数值计算软件1.4.3 免费的数据分析软件思考练习题 2.1 如何收集和整理多元分析资料2.2 数据的数学表达2.3 数据矩阵及R语言表示2.4 数据的R语言表示——数据框2.5 多元数据的R语言调用2.6 多元数据的简单R语言分析思考练习题 3.1 简述3.2 均值条图及R使用3.3 箱尾图及R使用3.4 星相图及R使用3.5 脸谱图及R使用3.6 调和曲线图及R使用3.7 其他多元分析图思考练习题 4.1 变量间的关系分析4.1.1 简单相关分析的R计算4.1.2 一元线性回归分析的R计算4.2 多元线性回归分析4.2.1 多元线性回归模型的建立4.2.2 多元线性回归模型的检验4.3 多元线性相关分析4.3.1 矩阵相关分析4.3.2 复相关分析4.4 回归变量的选择方法4.4.1 变量选择准则4.4.2 逐步回归分析思考练习题 5.1 数据的分类与模型选择5.1.1 变量的取值类型5.1.2 模型选择方式5.2 广义线性模型5.2.1 广义线性模型概述5.2.2 Logistic模型5.2.3 对数线性模型5.3 非线性回归模型5.3.1 一元非线性回归模型及其应用5.3.2 多元非线性回归模型概述5.3.3 多元非线性回归模型的计算思考练习题 6.1 判别分析的概念6.2 线性判别分析6.3 距离判别法6.3.1 两总体距离判别6.3.2 多总体距离判别6.4 Bayes判别法6.4.1 Bayes判别准则6.4.2 正态总体的Bayes判别思考练习题 7.1 聚类分析的概念和类型7.2 聚类统计量7.3 系统聚类法7.3.1 系统聚类法的基本思想7.3.2 系统聚类法的计算公式7.3.3 系统聚类法的基本步骤7.4 kmeans聚类法7.4.1 kmeans聚类的概念7.4.2 kmeans聚类的原理与计算7.5 聚类分析的一些问题思考练习题 8.1 主成分分析的直观解释8.2 主成分分析的性质8.3 主成分分析的步骤8.4 应用主成分分析的注意事项思考练习题 9.1 因子分析的思想9.2 因子分析模型9.3 因子载荷的估计及解释9.3.1 主因子估计法9.3.2 极大似然估计法9.3.3 因子载荷的统计意义9.4 因子旋转方法9.5 因子得分计算9.6 因子分析的步骤9.7 实际中如何进行因子分析思考练习题 10.1 对应分析的提出10.2 对应分析的基本原理10.3 对应分析的计算步骤10.4 对应分析应注意的几个问题思考练习题 11.1 引言11.2 典型相关分析的基本架构11.3 典型相关分析的基本原理11.4 典型相关系数的显著性检验11.5 典型相关系数及变量的计算思考练习题 12.1 MDS的基本理论和方法12.2 MDS的古典解12.3 非度量方法12.4 多维标度法的计算过程思考练习题 13.1 综合评价的基本概念13.2 综合评价中指标体系的构建13.2.1 选择并构建综合评价指标体系13.2.2 确定观测指标的量纲方法13.2.3 综合评价指标的合成方法13.2.4 确定评价指标的权数13.3 综合评价方法及其应用13.3.1 综合评分法13.3.2 层次分析法思考练习题 14.1 关于R语言14.1.1 什么是R语言14.1.2 为什么要用R语言14.1.3 R语言进行统计分析的优势和缺点14.2 关于Rstat软件14.2.1 Rstat简介14.2.2 Rstat使用简介 【案例1】基于R语言的统计计算框架【案例2】多元数据的基本统计分析【案例3】广东省各地区城市现代化水平的直观分析【案例4】财政收入的多因素分析案例分析题【案例5】年龄和性别对服务产品观点的差异分析案例分析题【案例6】企业财务状况的判别分析案例分析题【案例7】我国区域经济的综合评价案例分析题【案例8】广东省各地区电信业发展情况综合分析案例分析题【案例9】因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用案例分析题【案例10】对应分析在市场细分和产品定位中的应用案例分析题【案例11】农村居民收入和支出的典型相关分析案例分析题【案例12】国内各地区工资水平分析案例分析题附录A R使用界面和命令附录B R语言包及其函数附录C 自编R语言包及函数参考文献……

可以先对因变量进行转换，例如对数、根号等转换，然后看看是否近似正态分布，之后再做线性回归分析。

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。

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。

逐步回归分析法。选择自变量以建立最优回归方程的回归分析方法。最优回归方程，指在回归方程中，包含所有对因变量有显著影响的自变量，而不包含对因变量影响不显著的自变量。逐步回归分析方法基本思路是自动从大量可供选择的变量中选取最重要的变量，建立回归分析的预测或者解释模型。其基本思想是:将自变量逐个引人，引入的条件是其偏回归平方和经检验后是显著的。同时，每引人一个新的自变量后，要对旧的自变量逐个检验，剔除偏回归平方和不显著的自变量。这样一直边引入边剔除，直到既无新变量引人也无旧变量删除为止。它的实质是建立“最优”的多元线性回归方程。

下面用一个例子来说明SPSS操作方法。操作步骤：1点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。“方法”下拉菜单是指变量筛选的方法，可以选择“前向”、“后项”、“进入”等，这里选择“进入”为例，即所有变量同时进入。2点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件发生。3在主对话框中点击“分类”按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框中。4在主对话框中点击“绘图”按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt（是否放疗），所以将trt选入“单线”框中，绘制生存曲线。5在主对话框中点击“选项”按钮，进入如下的对话框，设置如下，输出RR的95%置信区间。回到主界面，点击“确定”输出结果。

第一章 学前教育科学研究概述第一节 学前教育科学研究界说一、 教育科学研究的含义二、学前教育科学研究的界定及意义三、学前教育科学研究的类型第二节 学前教育科学研究的一般程序一、选定研究课题二、查阅文献资料三、选定研究方法四、制订研究计划五、整理、分析研究资料六、发表研究成果第三节 学前教育科学研究的主要方法一、学前教育科学研究方法发展述略二、学前教育科学研究的主要方法第四节 学前教育科学研究的原则一、客观性原则二、系统性原则三、教育性原则四、伦理性原则案例实践活动文献资料第二章 学前教育科学研究课题的选择第一节 教育科研课题的界定一、教育科研课题的含义二、研究方向三、教育科研课题选择的意义第二节 学前教育科学研究课题选择的原则一、价值性原则二、创新性原则三、可行性原则四、科学性原则第三节 学前教育科学研究课题的类型和来源一、学前教育科学研究课题的基本类型二、学前教育科学研究课题的基本来源第四节 学前教育科学研究课题选择的过程和方法一、要有明确的和相对稳定的研究方向二、善于运用问题分解的技术三、善于运用转换问题提法的技术，使问题形成系列四、善于运用对选定课题进行论证的技术第五节 正确选题应具备的条件一、广博的知识是选题的前提基础二、存疑的治学精神和独立思考能力是选题的必要条件三、及时掌握科研动态是正确选题的重要保证四、从实际出发是选题的切入点案例一案例二案例三实践活动一实践活动二文献资料第三章 学前教育文献的查阅第一节 学前教育文献查阅概述一、学前教育文献的界定二、学前教育文献的分布三、文献查阅在学前教育科研中的作用第二节 学前教育文献查阅的过程和方法一、学前教育文献查阅的过程二、学前教育文献查阅的方法第三节 学前教育文献综述的撰写一、 学前教育文献综述概述二、学前教育文献综述的结构三、撰写学前教育文献综述的基本要求案例实践活动文献资料第四章 学前教育科学研究计划的制订第一节 学前教育科学研究计划的制订概述一、研究计划制订的界定二、研究计划的基本内容三、选择研究方法的界定第二节 学前教育科学研究对象的选择一、学前教育科学研究对象的界定二、选择样本的基本要求 三、取样的基本方法第三节 学前教育科学研究变量的分析研究一、变量的界定二、变量的选择与确定案例实践活动一实践活动二实践活动三文献资料第五章 学前教育科学研究的基本方法——观察法第一节 观察法的界定一、观察法概述二、观察法的优点和局限三、观察法的类型第二节 观察法的实施一、观察法实施的一般步骤二、观察法的基本原则三、运用观察法应注意的问题第三节 取样观察法及其运用一、时间取样观察法二、事件取样观察法第四节 叙述性观察法及其运用一、日记描述法二、轶事记录法三、实例描述法案例实践活动文献资料第六章 学前教育科学研究的基本方法——调查法第一节 调查法的界定一、调查法的含义二、调查法的特点三、调查法的优点与不足四、调查法的类型五、调查法的实施步骤第二节 常用的调查法一、问卷调查法二、访谈调查法案例实践活动文献资料 第七章 学前教育科学研究的基本方法——实验法第一节 教育实验法的界定一、 教育实验的含义二、教育实验法的特点三、教育实验法的优点和不足四、教育实验法的类型五、教育实验法的一般程序第二节 教育实验假说的形成与表述一、 假说的界定二、假说的来源第三节 教育实验设计一、 实验变量二、实验效度第四节 教育实验的实施及结果处理一、 实验的实施二、实验结果的验证案例一案例二实践活动文献资料第八章 学前教育科学研究的基本方法——测验法第一节 测验法的界定一、 测验法的含义和功能二、测验法的主要类型三、测验法的优点和局限性第二节 标准化测验一、 标准化测验的界定二、标准化测验的实施三、我国常用的学前儿童标准化测验工具第三节 自编测验一、 自编测验的界定二、自编测验工具的制作三、自编测验的应用案例一案例二实践活动文献资料第九章 学前教育科学研究的基本方法——作品分析法第一节 作品分析法概述一、 作品分析法的概念二、作品分析法的特点三、作品分析法在学前教育研究中的意义 第二节 作品分析法的分类一、 语言作品分析二、构建作品分析三、绘画、手工作品分析四、其他作品分析第三节 作品分析法的操作程序一、 明确具体研究目标二、确定分析指标三、选择作品抽查方法四、实施操作五、研究资料的统计与分析六、 得出结论第四节 作品分析应注意的几个问题一、 完成作品内容的正确性二、完成作品的时间与作品质量的关系三、完成作品的形式反映学前儿童的心理特征四、通过作品分析可以概括出学前儿童的个性心理特征案例一案例二案例三实践活动文献资料第十章 学前教育科学研究资料整理与分析第一节 文字资料的整理和分析一、 文字资料的整理二、文字资料的分析第二节 数据资料的整理一、 检查资料二、数据分类三、编制统计表与统计图四、编制次数分布表与次数分布图第三节 数据资料的分析——描述统计一、 集中量数二、差异量数三、差异系数四、标准分数五、相关系数第四节 数据资料的分析——假设检验一、 假设检验的几个基本问题二、Z检验和T 检验（平均数差异的显著性检验）三、F 检验（方差差异的显著性检验）四、χ2 检验（计数数据差异的显著性检验）第五节 运用Excel进行数据资料的处理 一、 运用Excel进行数据资料处理的前提条件二、运用Excel进行数据资料处理的实例分析案例一案例二案例三实践活动文献资料第十一章 学前教育科学研究成果的表述第一节 学前教育科学研究成果表述的界定一、 学前教育科学研究成果表述的意义二、学前教育科学研究成果表述的类型三、学前教育科学研究成果表述的要求第二节 学前教育科学研究成果表述的步骤和方法一、 学前教育科学研究成果表述的步骤二、学前教育科学研究成果表述的方法第三节 学前教育科学研究报告的撰写一、 学前教育科学研究报告的主要内容二、学前教育科学研究报告的基本结构三、学前教育科学研究报告撰写的方法第四节 学前教育科学研究论文的撰写一、 学前教育科学研究论文的主要内容二、学前教育科学研究论文的基本结构三、学前教育科学研究论文的一般特征四、学前教育科学研究论文各部分的撰写案例一案例二案例三案例四案例五案例六实践活动文献资料第十二章 质的研究第一节 质的研究的界定一、 质的研究的起源与发展二、质的研究的特点三、质的研究与定性研究、定量研究第二节 质的研究的研究过程一、 研究设计二、收集资料三、整理和分析资料四、研究报告的撰写 第三节 幼儿教师进行质的研究的研究策略一、 注意质的研究方法在学前教育研究中的适用领域二、注意质的研究方法在学前教育研究中运用的局限性三、质的研究与定量研究的适当结合使用四、重视研究关系的反思案例一案例二实践活动文献资料第十三章 行动研究第一节 行动研究的界定一、 行动研究的概念二、行动研究的特点第二节 学前教育行动研究一、 行动研究在学前教育研究中的作用二、不断提高教育行动研究的层次水平第三节 行动研究的操作模式一、 行动研究的基本环节二、行动研究的操作程序三、教育行动研究的步骤第四节 行动研究在学前教育科研中的具体操作一、 引导教师从单纯的实践者向行动的研究者转变二、引导教师从单纯的实践者向行动的研究者转变的途径三、构建幼儿教育行动研究的管理机制案例一案例二案例三实践活动文献资料

是同时对观察对象的两个或两个以上的变量。根据查询多因素分析的赋值方法相关资料得知，多因素分析的赋值方法是同时对观察对象的两个或两个以上的变量进行分析。常用的统计分析方法有：多元线性回归、Logistic回归、COX比例风险回归模型、因子分析等。

　　目录　　• 边际分析方法概述　　• 什么是边际分析法　　• 边际分析法的特点　　• 边际分析法的意义　　• 边际分析方法的两个重要概念　　• 边际分析法主要应用　　• 边际分析方法主要应用方向　　边际分析方法（marginal analysis／marginal adding analysis)　　边际分析方法概述　　边际分析法是这一时期产生的一种经济分析方法，同时形成了经济学的边际效用学派，代表人物有瓦尔拉(L. Walras)、杰文斯(W.S. Jevons)、戈森(H.H. Gossen)、门格尔(C. Menger)、埃奇沃思(F.Y. Edgeworth)、马歇尔(A. Marshall)、费希尔(I. Fisher)、克拉克(J.B. Clark)以及庞巴维克(E. von Bohm-Bawerk)等人。边际效用学派对边际概念作出了解释和定义，当时瓦尔拉斯把边际效用叫做稀缺性， 杰文斯把它叫做最后效用，但不管叫法如何，说的都是微积分中的“导数”和“偏导数”。　　在西方经济学中,边际分析方法是最基本的分析方法之一,是一个比较科学的分析方法。西方边际分析方法的起源可追溯到马尔萨斯。他在1814年曾指出微分法对经济分析所可能具有的用途。1824年，汤普逊(W.Thompson)首次将微分法运用于经济分析，研究政府的商品和劳务采购获得最大利益的条件。功利主义创始人边沁(J.Bentham)在其最大快乐和最小痛苦为人生追求目标的信条中，首次采用最大和最小术语，并且提出了边际效应递减的原理。　　边际分析法是把追加的支出和追加的收入相比较，二者相等时为临界点，也就是投入的资金所得到的利益与输出损失相等时的点。如果组织的目标是取得最大利润，那么当追加的收入和追加的支出相等时，这一目标就能达到。　　边际分析法的数学原理很简单。对于离散discrete情形，边际值marginal value为因变量变化量与自变量变化量的比值；对于连续continuous情形，边际值marginal value为因变量关于某自变量的导数值。所以边际的含义本身就是因变量关于自变量的变化率，或者说是自变量变化一个单位时因变量的改变量。在经济管理研究中，经常考虑的边际量有边际收入MR、边际成本MC、边际产量MP、边际利润MB等。　　什么是边际分析法　　边际分析方法在西方经济学中，我们把研究一种可变因素的数量变动会对其他可变因素的变动产生多大影响的方法，称为边际分析方法。　　边际分析法就是运用导数和微分方法研究经济运行中微增量的变化，用以分析各经济变量之间的相互关系及变化过程的一种方法。　　边际即“额外的”、“追加”的意思，指处在边缘上的“已经追加上的最后一个单位”，或“可能追加的下一个单位”，属于导数和微分的概念，就是指在函数关系中，自变量发生微量变动时，在边际上因变量的变化，边际值表现为两个微增量的比。　　这种分析方法广泛运用于经济行为和经济变量的分析过程，如对效用、成本、产量、收益、利润、消费、储蓄、投资、要素效率等等的分析多有边际概念。　　边际分析法之所以成为西方经济学研究中的非常重要的方法，是由西方经济学的对象决定的。由于西方经济学研究资源最优效率的使用，而最优点实际就是函数的极值点，根据高等数学的知识，很容易理解，数学方法求得极值就是对函数求导数，当它的一阶导数为0时，即找到极值点。　　经济学研究经济规律也就是研究经济变量相互之间的关系。经济变量是可以取不同数值的量，如通货膨胀率、失业率、产量、收益等等。经济变量分为自变量与因变量。自变量是最初变动的量，因变量是由于自变量变动而引起变动的量。例如，如果研究投入的生产要素和产量之间的关系，可以把生产要素作为自变量，把产量作为因变量。自变量(生产要素)变动量与因变量(产量)变动量之间的关系反映了生产中的某些规律。分析自变量与因变量之间的关系就是边际分析法。　　“边际”这个词可以理解为“增加的”的意思，“边际量”也就是“增量”的意思。说的确切一些，自变量增加一单位，因变量所增加的量就是边际量。比如说，生产要素(自变量)增加一单位，产量(因变量)增加了2个单位，这因变量增加的两个单位就是边际产量。或者更具体一些，运输公司增加了一些汽车，每天可以多运200多名乘客，这200名乘客是边际量。边际分析法就是分析自变量变动一单位，因变量会变动多少。　　经济学家提出“边际”和“边际分析”的概念不是故弄玄虚，而是为了作出更正确的决策。经济学家常说，理性人要用边际量进行分析就是这个道理。　　我们可以用最后一名乘客的票价这个例子来说明边际分析法的用处。当我们考虑是否让这名乘客以30元的票价上车时，实际上我们应该考虑的是边际成本和边际收益这两个概念。边际成本是增加一名乘客(自变量)所增加的收入(因变量)。在我们这个例子中，增加这一名乘客，所需磨损的汽车、汽油费、工作人员工资和过路费等都无需增加，对汽车来说多拉一个人少拉一个人都一样，所增加的成本仅仅是发给这个乘客的食物和饮料，假设这些东西值10元，边际成本也就是10元。边际收益是增加一名乘客(自变量)所增加的收入(因变量)。在这个例子中，增加这一名乘客增加收入30元，边际收益就是30元。　　在根据边际分析法作出决策时就是要对比边际成本与边际收益。如果边际收益大于边际成本，即增加这一名乘客所增加的收入大于所增加的成本，让这名乘客上车就是合适的，这是理性决策。如果边际收益小于边际成本，让这名乘客上车就要亏损，是非理性决策。从理论上说，乘客可以增加到边际收益与边际成本相等时为止。在我们的例子中，私人公司让这名乘客上车是理性的，无论那个售票员是否懂得边际的概念与边际分析法，他实际上是按边际收益大于边际成本这一原则作出决策的。国营公司的售票员不让这名乘客上车，或者是受严格制度的制约(例如，售票员无权降价)，或者是缺“边际”这根弦。我们常说国营企业经营机制不如私人企业灵活，这大概可以算一个例子。　　边际分析法在经济学中运用极广。所以，边际这个概念和边际分析法的提出被认为是经济学方法的一次革命。在经济学中，边际分析法的提出不仅为我们作出决策提供了一个有用的工具，而且还使经济学能运用数学工具。边际分析所表示的自变量与因变量之间变动的关系可以用微分来表示。由此数学方法在经济学中可以得到广泛应用。现在数学在经济学中运用十分广泛，对推动经济学本身的发展和解决实际经济问题起到了重大作用。有兴趣的读者看一点更高深的经济学著作就会体会到这一点。　　在经济学上，边际是指每单位投入所引起的产出的变化。边际分析方法在管理经济学中有较多的应用。它主要分析企业在一定产量水平时，每增加一个单位的产品对总利润产生的影响。可以用以下的公式来说明。　　公式：边际值=△f(x)/△X　　其中，X代表投入，f(x)代表产出，表现为X的函数；△表示变量。　　假设基数X处在变化中，那么，每增加一个单位的投入，这个单位所引起的产出的增量是变化的。　　边际分析法的特点　　比较分析法在西方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。　　边际分析法的意义　　边际分析法在1870年代提出后，首先用于对效用的分析，由此建立了理论基础——边际效用价值论。这一分析方法的运用可以说引起了西方经济学的革命，具体说它的意义表现为：　　第一，边际分析的运用使西方经济学研究重心发生了转变。由原来带有一定“社会性、历史性”意义的政治经济学转为纯粹研究如何抉择把有限的稀缺资源分配给无限而又有竞争性的用途上，以有效利用。　　第二，边际分析开创了经济学“数量化”的时代。边际分析本身是一种数量分析，在这个基础上，使各种数量工具线性代数、集合论、概率论、拓扑学、差分方程等，逐步渗入经济学，数量化分析已经成为西方经济学的主要特征。　　第三，边际分析导致了微观经济学的形成。边际分析以个体经济活动为出发点，以需求、供给为重心，强调主观心理评价，导致了以“个量分析”为特征，以市场和价格机制为研究中心的微观经济学的诞生。微观经济学正是研究市场和价格机制如何解决三大基本经济问题，探索消费者如何得到最大满足，生产者如何得到最大利润，生产资源如何得到最优分配的规律。　　第四，边际分析奠定了最优化理论的基础。在边际分析的基础上，西方经济学从理论上推出了所谓最优资源配置，最优收入分配，最大经济效率及整个社会达到最优的一系列条件和标准。　　第五，边际分析使实证经济学得到重大发展。研究变量变动时，整个经济发生了什么变动，这为研究事物本来面目、回答经济现象“是什么”问题的实证经济学提供了方法论基础。　　边际分析方法的两个重要概念　　◆ 边际成本：每增加一个单位的产品所引起的成本增量　　◆ 边际收益：每增加一个单位的产品所带来的收益增量　　企业在判断一项经济活动对企业的利弊时，不是依据它的全部成本，而是依据它所引起的边际收益与边际成本的比较。若前者大于后者，这项活动就对企业有利，反之则不利。　　边际分析法主要应用　　边际分析法体现向前看的决策思想，是寻求最优解的核心工具。主要应用如下：　　1、无约束条件下最优投入量（业务量）unconstrained optimization的确定：　　利润最大化是企业决策考虑的根本目标。由微积分基本原理知道：利润最大化的点在边际利润等于0的点获得。利润（或称净收益）为收入与成本之差，边际利润亦即边际收入与边际成本之差，即：MB=MR-MC。　　由此可以获得结论：只要边际收入大于边际成本，这种经济活动就是可取的；在无约束条件下，边际利润值为0(即：边际收入=边际成本)时，资源的投入量最优(利润最大)。　　2、有约束条件下最优业务量constrained optimization分配的确定：　　对于有约束情形可以获得如下最优化法则：在有约束条件下，各方向上每增加单位资源所带来的边际效益都相等，且同时满足约束条件，资源分配的总效益最优。这一法则也称为等边际法则。　　当所考虑的资源是资金时，有约束的最优化法则即为：在满足约束条件的同时，各方向上每增加一元钱所带来的边际效益都相等；如果资金是用来购买资源，而各方向的资源价格分别都是常数，有约束的最优化法则即为：在满足约束条件的同时，各方向上的边际效益与价格的比值都等于一个常数。　　3、最优化原则的离散结果：当边际收益大于边际成本时，应该增加行动；当边际收益小于边际成本时，应该减少行动；最优化水平在当边际成本大于边际收益的前一单位水平达到。　　4、提倡使用增量分析。增量分析是边际分析的变形。增量分析是分析某种决策对收入、成本或利润的影响。这里"某种决策"可以是变量的大量变化，包括离散的、跳跃性的变化，也可以是非数量的变化，如不同技术条件、不同环境下的比较。比较不同决策引起的变量变化值进行分析。　　在管理决策中应用边际分析法相当于是建立了一套有利于决策的评价体系：不仅考虑变量的总值Total，也同时考虑变量的平均值Average和边际值 Marginal。总值、平均值与边际值之间具有如下关系(total-average-marginal relationship)：　　1）边际值的符号是总值上升或下降的信号；　　2）当边际值大于平均值时，平均值处于递增状态。　　有可能的话对上述结论进行数学推导，细化结论的文字描述，这可以加深对结论的理解应用。特别注意4个重要点位：盈亏平衡点、边际利润最大点、平均利润最大点、总利润最大点。　　应用边际分析法还隐含着一个思想：充分利用与促进开发信息资源。　　在应用边际方法或最优化方法也应该注意如下复杂因素：　　1、现实经济管理问题总是千丝万缕，存在多个变量，要争取抓住主要变量，并在各个方向上满足边际法则；　　2、决策变量与相关结果之间关系复杂，所选取的变量是否得当，必须定量分析与定性分析相结合，并进行方程回归、曲线拟合、显著性检验等检验处理；　　3、注意所考虑问题存在各种各样的约束条件和数学工具的应用条件；　　4、注意决策问题存在的不确定性和风险。　　边际分析方法主要应用方向　　◆ 确定规模。规模的大小直接影响到企业的生产效益。当一个企业要扩大规模时，它就要分析每增大一个单位的规模，所可能带来的产出的增量，这就是边际分析。科学的边际分析方法可以使企业的规模确定在一个最合理的范围内。　　公式：π=MR-MC　　其中，π代表边际利润，MR代表边际收益，MC代表边际成本。　　当π>0时，增加一个单位的产品，获得的收益增量比引起的成本增量大，说明企业还没有达到能够获得最大收益的产量规模，此时，企业应该扩大产量。　　当π<0时，增加一个单位的产品，所引起的成本增量比所能获得的收益增量要大，说明企业应该减小产量。　　当π=0时，企业达到最优的产量规模。　　◆ 价格决策。每提高（或降低）一个单位的价格，对总收益会产生什么样的影响，这实际上也要用到边际分析方法，它可以帮助企业制定具有竞争力的价格战略。　　◆ 确定合理的要素投入。在确定生产中需要投入的各个要素的量时，我们需要分析每增加一个单位的某种要素时，对总的收益会产生什么影响。这也是边际分析。　　◆ 产品结构分析。多数企业都不只生产一个产品，各个产品生产的比例就是产品结构。确定各个产品生产多少的比例关系就可以运用边际分析方法--对各个产品的边际效益进行分析。所谓边际效益，就是对一个产品的生产增加一个单位的资金投入所引起的收益的变化量。如果把资金增量投入到各个产品，所能产生的边际效益是相等的，那么这个企业的产品结构就是合理的；否则，其中必定有某种产品值得扩大规模，以带来更多的收益。针对产品结构进行边际分析，可以明确哪些产品需要增加投入，哪些产品需要缩小生产规模。

在经济学中，我们把研究一种可变因素的数量变动会对其他可变因素的变动产生多大影响的方法，称为边际分析方法。边际分析法就是运用导数和微分方法研究经济运行中微增量的变化，用以分析各经济变量之间的相互关系及变化过程的一种方法。边际即“额外的”、“追加”的意思，指处在边缘上的“已经追加上的最后一个单位”，或“可能追加的下一个单位”，属于导数和微分的概念，就是指在函数关系中，自变量发生微量变动时，在边际上因变量的变化，边际值表现为两个微增量的比。这种分析方法广泛运用于经济行为和经济变量的分析过程，如对效用、成本、产量、收益、利润、消费、储蓄、投资、要素效率等等的分析多有边际概念。边际分析法之所以成为经济学研究中的非常重要的方法，是由经济学的对象决定的。由于经济学研究资源最优效率的使用，而最优点实际就是函数的极值点，根据高等数学的知识，很容易理解，数学方法求得极值就是对函数求导数，当它的一阶导数为0时，即找到极值点。经济学研究经济规律也就是研究经济变量相互之间的关系。经济变量是可以取不同数值的量，如通货膨胀率、失业率、产量、收益等等。经济变量分为自变量与因变量。自变量是最初变动的量，因变量是由于自变量变动而引起变动的量。例如，如果研究投入的生产要素和产量之间的关系，可以把生产要素作为自变量，把产量作为因变量。自变量(生产要素)变动量与因变量(产量)变动量之间的关系反映了生产中的某些规律。分析自变量与因变量之间的关系就是边际分析法。“边际”这个词可以理解为“增加的”的意思，“边际量”也就是“增量”的意思。说的确切一些，自变量增加一单位，因变量所增加的量就是边际量。比如说，生产要素(自变量)增加一单位，产量(因变量)增加了2个单位，这因变量增加的两个单位就是边际产量。或者更具体一些，运输公司增加了一些汽车，每天可以多运200多名乘客，这200名乘客是边际量。边际分析法就是分析自变量变动一单位，因变量会变动多少。经济学家提出“边际”和“边际分析”的概念不是故弄玄虚，而是为了作出更正确的决策。经济学家常说，理性人要用边际量进行分析就是这个道理。我们可以用最后一名乘客的票价这个例子来说明边际分析法的用处。当我们考虑是否让这名乘客以30元的票价上车时，实际上我们应该考虑的是边际成本和边际收益这两个概念。边际成本是增加一名乘客(自变量)所增加的收入(因变量)。在我们这个例子中，增加这一名乘客，所需磨损的汽车、汽油费、工作人员工资和过路费等都无需增加，对汽车来说多拉一个人少拉一个人都一样，所增加的成本仅仅是发给这个乘客的食物和饮料，假设这些东西值10元，边际成本也就是10元。边际收益是增加一名乘客(自变量)所增加的收入(因变量)。在这个例子中，增加这一名乘客增加收入30元，边际收益就是30元。在根据边际分析法作出决策时就是要对比边际成本与边际收益。如果边际收益大于边际成本，即增加这一名乘客所增加的收入大于所增加的成本，让这名乘客上车就是合适的，这是理性决策。如果边际收益小于边际成本，让这名乘客上车就要亏损，是非理性决策。从理论上说，乘客可以增加到边际收益与边际成本相等时为止。在我们的例子中，私人公司让这名乘客上车是理性的，无论那个售票员是否懂得边际的概念与边际分析法，他实际上是按边际收益大于边际成本这一原则作出决策的。国营公司的售票员不让这名乘客上车，或者是受严格制度的制约(例如，售票员无权降价)，或者是缺“边际”这根弦。我们常说国营企业经营机制不如私人企业灵活，这大概可以算一个例子。边际分析法在经济学中运用极广。所以，边际这个概念和边际分析法的提出被认为是经济学方法的一次革命。在经济学中，边际分析法的提出不仅为我们作出决策提供了一个有用的工具，而且还使经济学能运用数学工具。边际分析所表示的自变量与因变量之间变动的关系可以用微分来表示。由此数学方法在经济学中可以得到广泛应用。如今，数学在经济学中运用十分广泛，对推动经济学本身的发展和解决实际经济问题起到了重大作用。有兴趣的读者看一点更高深的经济学著作就会体会到这一点。在经济学上，边际是指每单位投入所引起的产出的变化。边际分析方法在管理经济学中有较多的应用。它主要分析企业在一定产量水平时，每增加一个单位的产品对总利润产生的影响。可以用以下的公式来说明。公式：边际值=△f(x)/△X其中，X代表投入，f(x)代表产出，表现为X的函数；△表示变量。假设基数X处在变化中，那么，每增加一个单位的投入，这个单位所引起的产出的增量是变化的。

经济计量学的具体计量方法主要包括四个连续工作步骤：1、建造模型 把经济学在论述某一特定问题时，对有关的主要经济变量之间存在相互关系的理论作为假说，表述成结构方程式体系，作为研究对象的缩影，便于分析处理，就叫做模型。在每个结构方程式中，列作自变量的只能是起主要作用的少数几个经济变量，但实际影响因变量数值发生变化的，还有未列入方程式的、为数众多但影响细微的其他因素，它们的联合作用往往形成一个随机干扰因素，使得因变量的每一次数值变动不可能全部由列入方程式的自变量的数值变动来解释，而必然留下一个残差由这样的随机干扰因素来承担，从而使因变量成为随机变量。经济变量分为因变量和自变量，只是就它们在一个结构方程式以内的相互关系来说的，如果按照它们的数值在整个模型范围以内如何决定来看，又分为内生变量和外生变量，前者的数值是在模型的范围以内决定的，例如研究某地某时某种农产品的市场局部均衡问题时，该产品的供给量、需求量、价格等都是，后者的数值是在模型的范围以外决定的，它们的数值变化影响前者的数值，但不受前者的影响，例如影响该农产品产量而不反过来受其影响的因素有：自然因素，如雨量；内生变量的过去时期的数值，如该农产品前一年度的价格；政府政策，如政府对生产该种产品的限制或鼓励措施等。内生变量在各个结构方程式内不一定都处于因变量的地位，但全部内生变量的数值最终是由整个模型的全体方程式共同决定的，所以又称联合因变量；建造模型就是要用全体外生变量和随机干扰因素作为已知条件来解释全部内生变量的数值最终是怎样决定的。 克莱因2、估算参数数值 通常是用普通最小平方法对观测统计资料配合线性回归方程式。这种方法要求回归方程式的因变量是随机变量，自变量是作为已知条件的外生变量。因此要按照代数学解联立方程式的原理，将原模型的结构方程式体系化为以内生变量为因变量、以外生变量为自变量的简化式才能进行。因而要求原模型的结构方程式互相独立，不相矛盾，其数目必须等于内生变量数目，而且能从简化式的系数估算值还原成结构式的参数值，即具备能够被识别的条件。3、验证理论 即检验估算结果是否符合模型根据的经济理论，主要是运用数理统计学关于统计假设检验的原理，检验估算的参数值是否显著地大于零。只有大于零，有关变量之间存在相互关系的理论，才得到证明；否则须继续收集资料，再进行估算；或修改模型，甚至修订根据的理论，再进行估算，直到得出显著的参数估算值为止。 库普曼斯4、使用模型 估算出参数值的模型，主要用于三个方面：①对所研究的经济体系内潜在的相互关系进行结构分析，以便了解和解释有关的经济现象。常用的方法是利用偏微分原理进行所谓比较静态分析，即对模型的两个均衡点进行对比：一个是原来假定达到的均衡点，另一个是假定只有一个外生变量（或结构参数）的数值发生变化而其他情况不变时，模型达到的新的均衡点，两点对比可以看出外生变量或参数值变化时对内生变量发生多大影响。通常所谓各种弹性和乘数等都是用的这种分析方法。②用于预测。可利用已经估算出系数值的简化式进行，因为简化式的因变量都是内生变量，自变量都是外生变量，把预期将来某时期外生变量可能达到的数值代入简化式，就可以得到有关的内生变量在将来同时期的预测值。③用于规划政策。即对各种政策方案的后果进行评价，以供决策人择优采纳。常用办法是把代表各种政策方案的外生变量（又称政策变量，如税收）在将来某时期的各种不同数值代入模型，然后计算作为因变量的内生变量（即政策目标，如国民收入）的各种相应预测值，以便对比。这叫做模拟运算，实际上是一种以政策变量的给定数值为条件的预测。

　　1.经济指标分析对比。经济指标是反映经济活动结果的一系列数据和比例关系。　　（1） 先行指标 如：货币供应量。股票价格指数等。它们可以对国民经济的高峰和低谷进行计算和预测。　 （2） 同步指标 如：失业率。国民生产总值等。它们反应的是国民经济正在发生的情况，不预示将来的变动。　　（3） 滞后指标 如：银行短期商业贷款利率。工商业未还贷款等。 　　2.计量经济模型。它是表示经济变量及其主要影响因素之间的函授关系。　　（1） 经济变量　　（2） 参数 　　（3） 随机误差　　3.概率预测 它实质上是根据过去和现在来推测未来。广泛搜集经济领域的历史和现时的资料是开展经济预测的基本条件，善于处理和运用资料又是概率预测取得效果的必要手段。

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。

首先你要确定自变量和因变量，然后在自变量和因变量中间，逐个加入中介变量进行回归分析。你画个研究框架图就行了。

如有中介变量，这不影响相关性分析，两两相互检验就是了，模型中的中介主要还是看回归模型

1 作用域 main中，和fun_y中。 生存周期，从程序运行开始到结束。2 extern 作用， 扩展全局变量x y的作用域。

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类

在D3中输入或复制粘贴下列公式=FV(B$4,B$3,-C3)下拉填充

多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok

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.

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。

多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务

定性数据(Qualitativedata)：包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。定性数据说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别.定量数据说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的.分为离散数据(Discretedata)和连续数据(Continuousnumericaldata).定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

都可以做,单因素方差分析一般称为单因素Anova分析,单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。

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

回归方程，主要是看各个自变量的假设检验结果，和系数。两个自变量都有统计学意义，系数分别为-5.423和0.001，也就是说，随着自变量一增加一个单位，因变量要降低5.423三个单位。自变量二同理。比如我的因变量是高血压患病与否，随着自变量一得增加，患病危险降低。说明自变量一为保护因素。

A1偿还贷款试算表,B1空白,C1年利率变化,D1月偿还额,A2贷款额,B2:300000,C2空白,A3年利率,B3:2.5%,A4贷款期限（月）,B4:240,C3:3%,C4:3.5%,C5:4%,C6:4.5%,C7:5%;在D2中输入:=PMT(B3/12,B4,-B2)>选定C2:D7单元格区域>在“数据”菜单中，单击“模拟运算表”命令>请在“输入引用列的单元格”编辑框中，输入B3>确定。

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。

常用。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

方差分析是没有图的，请准确描述问题，机器人

在B6中输入或复制粘贴下列公式=PMT(B5,B4,B3)