分析

1、首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。2、点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。3、之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。4、最后点击“选项”，选择“描述统计”、“参数估计值”，得到分析结果。

要做校正年龄的

多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用（主效应），也可以分析因素之间的交互作用（交互效应），还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。根据观测变量（即因变量）的数目，可以把多因素方差分析分为：单变量多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）与多变量多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。本文将重点讲述一元多因素方差分析，下篇文章将详细讲述多元多因素方差分析。

一、一般线性模型的组成方差分析（ANOVA） 成组设计的方差分析 配伍设计的方差分析 多因素方差分析多元方差分析（MANOVA）重复测量方差分析协方差分析多元线性回归分析二、方差分析 对因变量的变异可以分解成两部分，一部分来自于自变量不同处理效应的影响（人为可控制的因素–控制变量），一部分来自于误差因素的影响（人为难以控制的因素–随机因素）。 总变异=组间变异+组内变异；

在多个不同的时点上从同一个受试对象(sub2ject) 重复获得指标的观察值; 或从同一个体的不同部位(或组织) 上重复获得指标的观测值。最简单的重复测量设计是对每个变量的水平前后测量两次, 计算变化值(试后数据- 试前数据) 或变化率(变化值/ 试前数据) 。这种比较采用配对t 检验。这种设计符合毒理、药理、临床试验本身的特点, 尤其是所需试验例数较少, 在医学研究领域中得到广泛的应用。如在药物非临床实验研究中收集的时序关系的试验数据, 同一种药物不同剂型在不同时间的血药浓度, 病人在不同时间对药物的生理反应等。在不同的剂量和时间中, 施以几种不同的药物, 这时每组分成三种因子: 药物、剂量、时间。通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析[1 ] , 可以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性检验做出综合判断。是否可以这样理解，配对t检验是重复测量方差分析的最简单的形式，就好象独立样本t检验是单因素方差分析的最简单的形式？重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等。http://zhidao.baidu.com/link?url=kLN7e_8_y2kmRYSREJeRvj_C7l0Te5l6TWAxmiFYiri-gOsrnEP1o9aC6Ckdu6dFj1BKYNO6ZTW2QQtd2u-_PgLjSKNNgsBMw7qftK6NdwC

企业股市跟踪法属于单变量分析法吗企业股市跟踪法适用于上市公司，一般认为企业股票价格的持续下降是企业经营失败的前兆。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。

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

协方差分析解决的问题：多个自变量（包括离散变量和连续变量）对一个因变量（连续数据）的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以“控制”（控制变量）协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响，从而准确的获得处理因素的影响协方差分析的条件：除了满足一般的方差分析条件外，还需要满足，平行性检验协方差分析是回归分析，和方差分析的结合第一部分：平行性检验自变量与协变量的交互作用：P>0.05，满足平行性检验，满足协方差分析的条件；P<0.05,不满足平行性检验，不满足协方差分析的条件第二部分：协方差分析运动干预对高血压，人群的治疗效果研究 实验设计：选取54名高血压人群，随机分为3组，分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压，差值形成变量，血压下降，已经统计检验过，实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义统计分析思路说明：考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响，而年龄又是连续变量，因此把，年龄，作为，协变量。在研究运动干预对血压影响的同时，排除协变量，年龄，的影响，使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的

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。

我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提：1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的：E（εi2）=σε2。5、残差项在各个观测值之间是不相关的：E（εiεj）=0，j≠i。6、残差项是正态分布的。二.计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：1、解释变量是确定变量，不是随机变量。2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。三.残差分析（1）残差分析定义在回归模型中，假定残差的期望值为0，方差相等且服从正态分布的一个随机变量。但是，若关于残差的假定不成立，此时所做的检验以及估计和预测也许站不住脚。确定有关残差的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residual analysis）.回归模型下的预测值和观测值之间的差异必须是随机不可预测的。换句话说，在误差(error)中不应该含有任何可解释、可预测的信息。(2)残差分析包括以下内容：①残差是否服从均值为零的正态分布；②残差是否为等方差的正态分布；③残差序列是否独立；④借助残差探测样本中的异常值。（3）如何进行残差分析：看分布-绘制残差图看独立-DW检验1.残差图1-1残差图的定义：是指以某种残差为纵坐标，以其他适宜的量为横坐标的散点图。这里横坐标有多种选择，最常见的选择是：1.因变量的拟合值；2. 某自变量的观察值；3.在因变量的观察值Y1，…，Yn为一时间序列时， 横坐标可取为观察时间或观察序号

方差分析的基本思想：方差分析是在20世纪年代发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家费希尔在进行试验设计时为解释试验数据而首先引入的，根据所分析的自变量多少，方差分析一般包括单因素方差分析、双因素方差分析以及多因素方差分析。当方差分析中只涉及一个定类变量时，称为单因素方差分析。举个例子进行说明：用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。方差分析结果将从四个方面进行说明，其中包括方差分析结果、图示化、中间过程值以及效应量指标。方差分析结果：分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。图示化从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。

这里使用了协方差的基本性质，即Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)和Cov(X+Y，Z)=Cov(X，Z)+Cov(Y，Z)题中给出的Cov（X，Z）=Cov(X，X/3+Y/2)=Cov(X，X/3)+Cov(X，Y/2)=1/3Cov(X，X)+1/2Cov（X，Y）=1/3D（X）+1/2Cov(X，Y)应该就是这样了

方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果

协方差分析部分 就类似于回归分析的 回归系数

面板回归分析即可

方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析的基本思想可以归纳为根据研究设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，每个部分的变异都由某个因素的作用（或某几个因素的交互作用）引起。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种处理因素对研究结果有无影响。对样本均数进行比较的方差分析方法与研究设计类型有关。方差分析中分析的数据是按照特定研究设计进行试验所得的数据，不同的研究设计其总变异的分解有所不同。因此在应用方差分析时，要结合具体的研究设计方法来选择相应的方差分析方法。常用的设计有：随机单位组设计/拉丁方设计/交叉设计/析因设计/正交设计/嵌套设计/裂区设计/重复测量数据/协方差分析等。进行方差分析时同样要求资料满足正态分布且方差相等两个基本假设（与独立样本t检验的条件一样一样滴）。即：各样本组内观察值相互独立，且服从正态分布。各样本组内观察值总体方差相等，即方差齐性 （homogeneity of variance）。本节只涉及最基本的一种设计形式—完全随机设计。完全随机设计（Completely Random Design）是指将受试单位随机地分配到各处理组中进行实验研究，或分别从互相独立的不同总体里随机抽取样本进行比较的一种设计方法。例：某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为3组，对照组按常规训练；锻炼组每天除常规训练外，还接受中速长跑与健身操锻炼；药物组除常规训练外，服用抗疲劳药物，1个月后测量第1秒用力肺活量（L），结果见表1所示。试比较3组第1秒用力肺活量有无差别。

联系：协方差矩阵和相关矩阵都属于统计学与概率论范畴。区别：一、应用不同1、协方差矩阵：协方差矩阵可用来表示多维随机变量的概率密度，从而可通过协方差矩阵达到对多维随机变量的研究。2、相关矩阵：相关矩阵主要用于收缩范围，利用P/P矩阵进行分析。二、性质不同1、协方差矩阵：cov（X，Y）=cov（Y，X）u1d40；cov（AX+b，Y）=Acov（X，Y），其中A是矩阵，b是向量。2、相关矩阵：相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。三、特点不同1、协方差矩阵：为对称非负定矩阵。2、相关矩阵：矩阵各列间的相关系数构成的参考资料来源：百度百科-相关矩阵百度百科-协方差矩阵

嗯,要先求公共周期w0=2pai/pai=2.然后直接利用欧拉公式.cos4t就等于[e^(j4t)+e^(-j4t)]/2 你把这个和傅里叶级数的形式一比较就知道了：k=2 的时候, 系数就是那个1/2 同理 k=-2 jiu是1/2 sin6t可以用类似的方式展开.那个e的指数形式就对应项的傅里叶级数,前面就是他的系数了

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)

你这个可以做回归，方差分析不好做协变量的

个人认为是实测值，毕竟论文具有一定严谨的思维和文风。

在方差分析中协变量必须是连续性变量，否则结果会出现错误。不过在你的实验中，性别应该作为混杂因素来处理，在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法以避免其产生混杂作用；如果其混杂作用已经产生，即实验数据已得出，则只能通过分层分析或多因素分析中的Logistic 回归分析来解决了。

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

方差分析目的是检验不同影响因素的水平对因变量的影响是否显著 基本思想是对比不同影响水平下整体方差和组间方差的差异,即不同水平的数据间方差和随机方差的对比 单因素既是单个影响变量 多因素既是多个影响变量 协方差既是二维随机变量联合分布中两个分量间相关程度的特征数 应该是多因素分析的特里

双因素都是定性的，协方差一个因素是定量的统计专业研究生工作室为您服务

方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。楼主如果是在SPSS里操作的话，就按下面的步骤打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneityofvariance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著

1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科

　　你好，请采纳！　　cov(x,y)=EXY－EX*EY　　协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY　　协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论　　举例：　　Xi 1.1 1.9 3　　Yi 5.0 10.4 14.6　　E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2　　E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10　　E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02　　Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02　　此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77　　D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93　　X,Y的相关系数：　　r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　　表明这组数据X,Y之间相关性很好!

协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果。

1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科

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

可以。在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。

通俗的说，协方差分析就是在方差分析得基础上加上几个协助变量；或者说，方差分析其实就是协方差分析，或是协方差分析的一种特殊情况。协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，你可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。协变量是连续变量方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果

当研究者知道有些协变量会影响因变量，却不能够控制和不感兴趣时（当研究学习时间对学习绩效的影响，学生原来的学习基础、智力学习兴趣就是协变量），可以在实验处理前予以观测，然后在统计时运用协方差分析来处理。将协变量对因变量的影响从自变量中分离出去，可以进一步提高实验精确度和统计检验灵敏度。方差是用来度量单个变量 “自身变异”大小的总体参数，方差越大，该变量的变异越大；协方差是用来度量两个变量之间 “协同变异”大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，两个变量相互影响越大。对于仅涉及单个变量的试验资料，由于其总变异仅为“自身变异”（如单因素完全随机设计试验资料，“自身变异”是指由处理和随机误差所引起的变异），因而可以用方差分析法进行分析；对于涉及两个变量的试验资料，由于每个变量的总变异既包含了“自身变异”又包含了“协同变异”（是指由另一个变量所引起的变异），须采用协方差分析法来进行分析，才能得到正确结论。

适用。协方差分析可以用来识别群体间的关系，以及群体内部的变化。它也可以用来检验干预是否对群体有显著影响，以及它是如何影响群体的。协方差分析，是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。

oneway sales color, tabulate sales (销量）是将要分析的变量， color 是分类变量，也就是水平变量， tabulate 的作用 是产生有关数据的汇总表.方差齐性检验 anova wage child rnarriage child * rnarriage anova 是进行多因素方差分析的命令语句， wage 是因变量， child 、marriage 和child* marriage 是影响因素,协方差分析将那些难以控制的因素作为协变量，从而在排除协变量影响的情况下，分析自变量、因变量的作用。当模型中只存在一个协变量时，叫做一元协方差分析，当有两个及以上的协变量时，叫做多元协方差分析。 协方差分析的基本命令语句与多因素方差分析的命令语句基本一致,这个命令语句与多因素方差分析命令语句的唯一不同是" continuous(varli st) " ，即必须指明连续变量，若不指明， Stata 默认除因变量之外的所有变量均为分类变量: anova wage child marriage child * marriage educ, continuous(educ) 通过实验原理，我们知道协方差分析是借助回归分析完成的，所以可以通过添加regress选项的形式便回归的结果得到展示，使变量间的关系得到更清晰的展现，这时的命令语句如下: anova wage ch 工ld marriage child * marriage educ , continuous(educ) regress 参考： 《stata统计分析与应用》第二版 周光肃等著

很正常，在俩因素以上的方差分析上，首先看交互作用，交互作用显著，就进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。

【答案】：D统计控制法。 消除法（排除法）是把额外变量从实验中排除出去；恒定法指使额外变量在实验过程中保持恒定不变；匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法；统计控制法是在实验完成后通过一定的统计技术来事后减少实验中额外变量的干扰，如协方差分析、剔除极端数、分别加权法。

ANCOVA要求数据服从正态分布，以及各组方差相等，同时还假定回归斜率相同。

在建模时引入协变量即可，其他和普通方差分析一样

　　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

至少有3列一列分组自变量，一列连续自变量用于协方差分析，一列因变量

协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。

内容不同。协方差分析是建立在回归分析和方差分析基础之上的一种分析方法；混合效应模型是既包含固定效应又包括随机效应的线性多层模型。混合效应模型简称“模型Ⅲ”，其中部分因素的效应是随机的，部分因素的效应是固定的（根据实验的实际情况确定）。

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。

控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

1)先键入：A1,B1,C1,D1,E1原始数据；//：第一行数据：1，2，3，4，5；2)再键入：A2,B2,C2,D2,E2原始数据；//:第二行数据：3，5，7，9，10；3)选中一个空格：如：A34)点击：fx出现一个对话框，点击go，点击recommended寻找statistical（统计）选中：correl（相关系数）5）出现新对话框：在数组1，键入A1:E1;在数组2，键入：A2:E2点击：OK6）在A3空格内显示：0.99388373就是要求的相关系数！7）按列输入数据也是一样。

option里面有选项的

1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科

1.打开SPSS软件，将案例数据导入或者填写到软件中，点击“分析”-“一般线性模型”-“单变量”。2.在“单变量”窗口，将治疗后血脂数转移到因变量中，组别转移到固定因子中，年龄转移到协变量中。3.点击“EM均值”，在弹出的窗口，将组别移动到显示下列各项的平均值中，勾选中“比较主效应”，在置信区间调整中选择“邦弗伦尼”，点击“继续”按钮即可。4.点击“选项”，在“选项”窗口，选择描述统计，返回“单变量”窗口，点击“确定”按钮即可得到协方差分析结果。

方差分析（analysis of covariance）是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。

协方差分析的大致流程和多自变量组间设计的方差分析是一样的（在spss菜单里选择分析——一般线性模型——单变量，点击选项按钮，选择方差齐性检验），只不过多加入一个协变量，其原理就是给每个因变量减去协变量的效应，然后来分析自变量的效应。方差齐性的公式是用方差最大组的方差比方差最小组的方差，差异不显著就是齐性。由于方差分析假定实验处理的效应是固定的，那么处理效应就只是给每组内的每个个案加上一个常数，也就是说处理只是让每组数据的分布平移了，形态不变，每组内的差异水平还是由本来的个体差异决定的。因此协变量的加入不会影响方差齐性检验，因为它无法影响个体差异，个体差异是固定不变的。理论上是如此，spss里我也试过，协变量的确对齐性检验无影响

协方差分析法的定性定量跟定量定量分别称为协方差分析。协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析。

方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。 方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。 方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。 楼主如果是在 SPSS里操作的话，就按下面的步骤 打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneity of variance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著

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按照参与统计的变量的统计分析可以分为三种。1、一元统计分析，只有一个变量参与统计分析。2、二元统计分析，只有两个变量参与统计分析，3、多元统计分析，多个变量参与统计分析。

eviews多元线性回归分析选取变量最好选择2个。线性回归试图学到一个线性模型，尽可能的准确的预测出真实值。 就是给机器数据集，其中包括x特征值和对应的y值，通过训练得出一个模型，再只拿一些x特征值给它，这个模型给你预测出较为精准的y值。多元线性回归分析的原理：多元回归分析作为多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析和市场研究的人的都会用回归分析，操作也是比较简单的，但能够知道多元回归分析的适用条件或是如何将回归应用于实践，可能还要真正领会回归分析的基本思想和一些实际应用手法。

1、首先边际分析法指的是在进行决策时，考虑每一单位变化所带来的影响。在公司选择涨福时，需要考虑涨福对成本和收益的影响。如果涨福带来的收益大于成本，那么公司就会选择涨福。同时，公司还需要考虑涨福对员工士气和绩效的影响，如果涨福能够提高员工士气和绩效，那么也会促使公司选择涨福。2、其次微变量分析法指的是在决策过程中考虑微小的变化。在公司选择涨福时，微变量分析法可以帮助公司了解员工对涨福的反应和期望。如果员工对涨福的反应和期望较高，那么公司就会更倾向于选择涨福。同时，微变量分析法也可以帮助公司了解涨福对员工绩效和士气的影响，以便公司做出更为合理的决策。3、最后最优效用分析法指的是在决策过程中考虑效用最大化的原则。在公司选择涨福时，最优效用分析法可以帮助公司考虑员工利益和公司利益的平衡。如果涨福能够提高员工的效用并且对公司利益的影响不大，那么公司就会选择涨福。同时，最优效用分析法也可以帮助公司考虑涨福对员工士气和绩效的影响，以便公司做出更为合理的决策。

如果那些不能很好地进行试验控制的因素是可量测的，且又和试验结果之间存在直线回归关系，就可利用这种直线回归关系将各处理的观测值都矫正到初始条件相同时的结果，使得处理间的比较能在相同基础上进行，而得出正确结论。这一做法在统计上称为统计控制。这时所进行的协方差分析是将回归分析和方差分析结合起来的一种统计分析方法，这种协方差分析称为回归模型的协方差分析。 方差分析中根据均方MS与期望均方EMS间的关系，可获得不同变异来源的方差分量估计值；在协方差分析中，根据均积MP与期望均积EMP间的关系，可获得不同变异来源的协方差分量估计值。这种协方差分析称为相关模型的协方差分析。

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多变量分析

比较均数里面，做单变量的分析

1.代谢物提取，一般要求每组至少10个样； 2.在所有提取好的样本中取等量混合作为QC； 3.QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本 。 得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。 峰表格式一般为：每行为一个m/z，每列为一个样本 数值表示该样本中某个m/z的信号响应。 第一列为 保留时间_质荷比 来代表离子，如 0.10_96.9574m/z 。 一般有如下几点： 1.数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 2.数据质控。包括CV分布、QC等。 3.统计分析。包括单变量、多变量等。 4.功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。 缺失值处理 1）缺失原因 a. 信号很低检测不到； b. 检测错误，如离子抑制或者仪器性能不稳定； c. 提峰的算法限制，不能从背景中将低的信号提取出来； d. 解卷积时不能将重叠的峰全部解析出来。 2）缺失值过滤 比如： QC样本中缺失超过50%的去除； 样本中缺失值超过80%的去除。 3）缺失值填充 -- 最小值填充 -- 平均值/中值填充 -- KNN（ k-nearest neighbour）填充 -- BPCA（Bayesian PCA）填充 -- PPCA（probabilistic PCA）填充 -- Singular Value Decomposition (SVD) 一般推荐KNN。 噪音信号去除 一般是低质量的离子。 1）低质量离子的确定： 计算某个离子在QC样本中的RSD（标准差/均值）；其值越小，说明偏差越小； 2）判断标准： -- 对单个离子峰而言，RSD<0.3，则该离子峰合格，否则去除； -- 对于整体数据而言，RSD<0.3，峰所占比例>60%，则整体数据合格； 样本归一化 目的是为了提高样本间的可比性。 样本间有差异性，如不同人的尿液浓度不同，不能直接拿来比较。 可在采集前归一化，如肌酸酐归一化；也可在采集后归一化，如sum，pqn，quantile等。对于数据分析而言，通常是后者，如总和归一化（sum）。 数据转换 下游的分析一般要求数据为正态分布或者高斯分布； 所以数据通常要进行Log转化或power转化，这两者都能够将极大值的抑制效应消除，并且能够调整数据的分布，如下图； Log转化对0值比较敏感，必须首先去除零值。 数据转换——scaling 目的是消除极大值效应。 对不同样本中同一个m/z的强度差异过大进行调整，极大值的存在往往会掩盖较低值的变化特征。 可将某个m/z在所有样本中的强度的值，除以一个因子（SD值）； 方法如auto (uv)，pareto（推荐），vast， range等。 相当于上面样本归一化是为了样本可比，scaling是为了离子可比。 QC样本的TIC重叠情况 一般认为： 所有的QC样本峰重叠良好； 峰强度波动差别不大； QC样本中CV<30%的峰所占比例 PCA中QC样本的聚集程度 QC样本的相关性 单变量分析 一次只分析一个变量，即一个m/z，考察不同组别不同样本的这个m/z表达有无差异？ 常见的方法有倍数分析，t检验，秩和检验，方差分析等。 聚类分析 核心思想就是根据具体的指标(变量)对所研究的样品进行分类； 聚类分析需要设定一个方法来衡量样本间的相似性或者不相似性（常用欧式距离，相关性系数等）； 常见聚类的方法：系统聚类（层次聚类）、K-均值聚类等。 K-均值首先要估计出将要分出几个类，然后将全部的基因按照相似性的距离，归入这几类中。 K– means计算量要小得多，效率比层次聚类要高。 无论哪种分类方法，最终要分成多少类，并不是完全由方法本身来决定，研究者应结合具体问题而定。 聚类分析是一种探索性的数据分析方法。相同的数据采用不同的分类方法，也会的得到不同的分类结果。分类的结果没有对错之分，只是分类标准不同。 使用聚类方法时， 首先要明确分类的目的，再考虑选择哪些变量(或数据)参与分类，最后才需要考虑方法的选择。 多变量分析 1）PCA分析 以下分别是得分图（样本在新的坐标系中的位置 ）和载荷图(loading图，原变量与主成分间的夹角) PCA怎么看？ 2）偏最小二乘法 PLSDA的图和PCA类似。只是一种监督学习的方法，事先给样本分类，最后看能否将不同组分开。 用R2和Q2进行模型评价。 R2是相关性系数，表示这个模型的 拟合效果 ，是一个定量的测量（范围0-1），意味着所建立的模型能在多大程度上代表真实的数据； 一般当R2在0.7-0.8表示模型解释能力较好，较差的模型的R2往往为0.2-0.3 Q2表示PLS-DA模型的 预测能力 ； 一般Q2大于0.5表示预测能力较好，并且R2与Q2的值应该比较接近。 使用permutation test模型进行过拟合检验。 VIP ( Variable Importance in Projection) 变量重要性投影 每一个m/z都有VIP值，表示这个m/z在某一个主成分上的投影，即 重要程度 ； 一般我们使用第一、第二主成分的VIP来表示这个m/z对模型分型的贡献程度， VIP>=1被认为是具有显著贡献的 。 代谢组学数据分析最后两部分内容——功能分析和生物标志物筛选见下节内容

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

1、ROC的分析步骤： ①ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率

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。

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。

要看每个自变量的系数,还有是几平方的.如果都是2次方、或者3次方,那只要看系数大小.如果幂不一样的话,首先还是要看幂吧.但是解释影响程度并不很直接吧. 或者可以求导,或者可以用主因素分析.

Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。 1． 应用范围：① 适用于流行病学资料的危险因素分析② 实验室中药物的剂量-反应关系③ 临床试验评价④ 疾病的预后因素分析2． Logistic回归的分类：① 按因变量的资料类型分：二分类多分类其中二分较为常用② 按研究方法分：条 件Logistic回归非条件Logistic回归两者针对的资料类型不一样，后者针对成组研究，前者针对配对或配伍研究。3．Logistic回归的应用条件是：① 独立性。各观测对象间是相互独立的；② LogitP与自变量是线性关系；③ 样本量。经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍（以10倍为宜），不过随着统计技术和软件的发展，样本量较小或不能进行似然估计的情况下可采用精确logistic回归分析，此时要求分析变量不能太多，且变量分类不能太多；④ 当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观察时间的影响（建议用Poisson回归）。4． 拟和logistic回归方程的步骤：① 对每一个变量进行量化，并进行单因素分析；② 数据的离散化，对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等级资料。可采用的方法有依据经验进行离散，或是按照四分、五分位数法来确定等级，也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类，变为离散变量。③ 对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量变换；④ 在单变量分析和相关自变量分析的基础上，对P≤α（常取0.2，0.15或0.3）的变量，以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选；模型程序每拟合一个模型将给出多个指标值，供用户判断模型优劣和筛选变量。可以采用双向筛选技术：a进入变量的筛选用score统计量或G统计量或LRS(似然比统计量)，用户确定P值临界值如：0.05、0.1或0.2，选择统计量显著且最大的变量进入模型；b剔除变量的选择用Z统计量(Wald统计量)，用户确定其P值显著性水平，当变量不显者，从模型中予以剔除。这样，选入和剔除反复循环，直至无变量选入，也无变量删除为止，选入或剔除的显著界值的确定要依具体的问题和变量的多寡而定，一般地，当纳入模型的变量偏多，可提高选入界值或降低剔除标准，反之，则降低选入界值、提高删除标准。但筛选标准的不同会影响分析结果，这在与他人结果比较时应当注意。⑤ 在多因素筛选模型的基础上，考虑有无必要纳入变量的交互作用项；两变量间的交互作用为一级交互作用，可推广到二级或多级交互作用，但在实际应用中，各变量最好相互独立(也是模型本身的要求)，不必研究交互作用，最多是研究少量的一级交互作用。⑥ 对专业上认为重要但未选入回归方程的要查明原因。5． 回归方程拟合优劣的判断（为线性回归方程判断依据，可用于logistic回归分析）① 决定系数(R2)和校正决定系数( )，可以用来评价回归方程的优劣。R2随着自变量个数的增加而增加，所以需要校正；校正决定系数( )越大，方程越优。但亦有研究指出R2是多元线性回归中经常用到的一个指标，表示的是因变量的变动中由模型中自变量所解释的百分比，并不涉及预测值与观测值之间差别的问题，因此在logistic回归中不适合。② Cp选择法：选择Cp最接近p或p＋1的方程（不同学者解释不同）。Cp无法用SPSS直接计算，可能需要手工。1964年CL Mallows提出：Cp接近（p+1）的模型为最佳，其中p为方程中自变量的个数，m为自变量总个数。③ AIC准则：1973年由日本学者赤池提出AIC计算准则，AIC越小拟合的方程越好。在logistic回归中，评价模型拟合优度的指标主要有Pearson χ2、偏差(deviance)、Hosmer- Lemeshow (HL)指标、Akaike信息准则(AIC)、SC指标等。Pearson χ2、偏差(deviance)主要用于自变量不多且为分类变量的情况，当自变量增多且含有连续型变量时，用HL指标则更为恰当。Pearson χ2、偏差(deviance)、Hosmer- Lemeshow (HL)指标值均服从χ2分布，χ2检验无统计学意义(P>0.05)表示模型拟合的较好，χ2检验有统计学意义(P≤0.05)则表示模型拟合的较差。AIC和SC指标还可用于比较模型的优劣，当拟合多个模型时，可以将不同模型按其AIC和SC指标值排序，AIC和SC值较小者一般认为拟合得更好。6． 拟合方程的注意事项：① 进行方程拟合对自变量筛选采用逐步选择法[前进法（forward）、后退法（backward）、逐步回归法（stepwise）]时，引入变量的检验水准要小于或等于剔除变量的检验水准；② 小样本检验水准α定为0.10或0.15，大样本把α定为0.05。值越小说明自变量选取的标准越严；③ 在逐步回归的时可根据需要放宽或限制进入方程的标准，或硬性将最感兴趣的研究变量选入方程；④ 强影响点记录的选择：从理论上讲，每一个样本点对回归模型的影响应该是同等的，实际并非如此。有些样本点（记录）对回归模型影响很大。对由过失或错误造成的点应删去，没有错误的强影响点可能和自变量与应变量的相关有关，不可轻易删除。⑤ 多重共线性的诊断（SPSS中的指标）：a容许度：越近似于0，共线性越强；b特征根：越近似于0，共线性越强；c条件指数：越大，共线性越强；⑥ 异常点的检查：主要包括特异点(outher)、高杠杆点(high leverage points)以及强影响点(influential points)。特异点是指残差较其他各点大得多的点；高杠杆点是指距离其他样品较远的点；强影响点是指对模型有较大影响的点，模型中包含该点与不包含该点会使求得的回归系数相差很大。单独的特异点或高杠杆点不一定会影响回归系数的估计，但如果既是特异点又是高杠杆点则很可能是一个影响回归方程的“有害”点。对特异点、高杠杆点、强影响点诊断的指标有Pearson残差、Deviance残差、杠杆度统计量H（hat matrix diagnosis）、Cook 距离、DFBETA、Score检验统计量等。这五个指标中，Pearson残差、Deviance残差可用来检查特异点，如果某观测值的残差值>2，则可认为是一个特异点。杠杆度统计量H可用来发现高杠杆点， H值大的样品说明距离其他样品较远，可认为是一个高杠杆点。Cook 距离、DFBETA指标可用来度量特异点或高杠杆点对回归模型的影响程度。Cook距离是标准化残差和杠杆度两者的合成指标，其值越大，表明所对应的观测值的影响越大。DFBETA指标值反映了某个样品被删除后logistic回归系数的变化，变化越大(即DFBETA指标值越大)，表明该观测值的影响越大。如果模型中检查出有特异点、高杠杆点或强影响点，首先应根据专业知识、数据收集的情况，分析其产生原因后酌情处理。如来自测量或记录错误，应剔除或校正，否则处置就必须持慎重态度，考虑是否采用新的模型，而不能只是简单地删除就算完事。因为在许多场合，异常点的出现恰好是我们探测某些事先不清楚的或许更为重要因素的线索。7． 回归系数符号反常与主要变量选不进方程的原因：① 存在多元共线性；② 有重要影响的因素未包括在内；③ 某些变量个体间的差异很大；④ 样本内突出点上数据误差大；⑤ 变量的变化范围较小；⑥ 样本数太少。8． 参数意义① Logistic回归中的常数项（b0）表示，在不接触任何潜在危险／保护因素条件下，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数值。② Logistic回归中的回归系数（bi）表示，其它所有自变量固定不变，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值，即OR或RR的对数值。需要指出的是，回归系数β的大小并不反映变量对疾病发生的重要性，那么哪种因素对模型贡献最大即与疾病联系最强呢? (InL(t-1)-InL(t))三种方法结果基本一致。③ 存在因素间交互作用时，Logistic回归系数的解释变得更为复杂，应特别小心。④ 模型估计出OR，当发病率较低时，OR≈RR，因此发病率高的疾病资料不适合使用该模型。另外，Logistic模型不能利用随访研究中的时间信息，不考虑发病时间上的差异，因而只适于随访期较短的资料，否则随着随访期的延长，回归系数变得不稳定，标准误增加。9． 统计软件能够进行logistic回归分析的软件非常多，常用的有SPSS、SAS、Stata、EGRET (Epidemiological Graphics Estimation and Testing Package)等。

财务预警分析的方法/p>1、定量分析法，包括单变量分析法和多变量分析法，单变量分析法由于对同一企业运用不同指标测试结果会出现不同的现象，从而逐渐被多变量分析法取代。2、定性分析法，包括标准化检查法和四阶段症状分析法，标准化检查法缺乏对企业个性特征的分析，无法识别部分存在财务危机隐患的问题。财务预警分析通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用财务数据和数据化管理分析企业发生财务危机的可能原因和企业财务运营体系中所隐藏的问题，协助企业提前做好防范措施。

可以做spearman或者pearson等我替别人做这类的数据分析蛮多的

有4、5个变量，分析数据事实上应该考虑是否有相关性。多变量资料分析是统计方法的一种。

在analyze下面有的

边际分析法在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。

之前我写了单因素和多因素的生存分析，交差了 干货|单因素、多因素生存分析的方法和遇到的问题 - 知乎 登登登，大佬说要我把单变量和多变量分析的表整成这个样子 “我不会锕，老板”------------------“不会，管我屁事” 也有这种样子 ——不会——那我就学吧 丁香园答复说： 在Excel表格中输入” =tinv（概率，自由度）“可以获得t值，自由度为实验组和对照组样本量之和再减去2。然后通过t值计算标准误SE，SE=HR/t。然后就可以计算95%CI了：HR±1.96 SE ——反正我是没看懂，应该是META分析 我后来问同学，问师姐，都没有满意的答复；现在，让我来告诉你，我的答案 第一次我错了，因为变量的类型没有弄清楚 第二次我对了，因为这个方法本来就是可能的。（当然也是朋友提示我的） ——是不是个小天才 小天才的头儿是个大天才，说出了一个方法：用卡方检验代替单因素生存分析 具体原因和 定义 有关 ENT小张：干货|如何快速进行卡方检验和自查错误u200bzhuanlan.zhihu.com 那么问题不就绕回去了吗？ 至于多变量生存分析，结果里直接就有 然后图应该画成这个样子 #你不看下面这个你还是不会做，嘻嘻 用卡方做出来经常有人做出来是这个结果 但是，这个求出来的值还是不对，小可爱们，你知道为什么不对吗？ 我就不解释啦，挺简单的，想不出来的，点赞关注收藏，然后留言或者私信问我。 #需要用无复发生存率还是总生存率还是别的率做生存分析 洪明晃, 方积乾. 无复发生存率和无转移生存率在肿瘤研究中的作用[J]. 中华肿瘤杂志, 1997(3):239-239. 其实这两种都可以，看你研究的侧重点 #这个还是选at last step比较合适，不信，你也可以试试上面那个 #其实，卡方检验算出来的有个很大的bug， KM和卡方还是有区别的，并不能完全替代。 建议还是用单因素代替的方法会好一些。看诸君有没有更好的办法？

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。

定量变量有时需要转化为分类变量进行分析的原因：定性变量是统计学的概念，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 也就是通常所说的连续量，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。

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。。。

生存分析起源于寿命表。生物的生存时间除了受健康的影响外，同时还受社会因素，生活条件等影响。生存分析研究哪些因素对“寿命”有显著影响，它的风险程度如何。20世纪末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题，还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题，比如发动机的寿命，病人手术后的生存时间，两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型，最常用的有Cox回归模型，它的特点是：m个变量联合作用的相对风险可以表示成每个变量单独作用时相对风险的乘积（故也称为乘法模型）。另外常用的模型为可加性模型，它的特点是：m 个变量联合作用的相对风险可表示为每个变量单独作用之和。究竟应使用什么样的模型应在具体问题中结合专业知识确定。多变量统计分析除了上述六个大的分支外，通径分析和典则相关分析也很常用。一般回归分析只能计算每一个变量（在固定其他变量时）对指标 y的直接作用大小，而通径分析可同时计算每一个变量对指标 y的间接作用（即通过与它相关的变量作用于 y）。通径分析在流行病的遗传研究中已有不少应用。典则相关分析也是回归分析的进一步发展。对每个事物同时测量多个指标（y1，y2，…）和多个自变量（x1,x2，…），分析指标的综合与自变量的综合是如何相关时多使用典则相关分析。