分析

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.

是的，时间序列方法可以用于多变量分析和预测。多变量时间序列分析是指考虑多个时间序列变量之间的相互关系，同时进行建模和预测的方法。在多变量时间序列分析中，需要考虑变量之间的协整关系、滞后关系和交互作用等因素，并建立适当的多变量时间序列模型。多变量时间序列分析可以应用于宏观经济、金融市场、商业和工业等领域，用于分析和预测多个经济指标、市场变量和企业数据等。常用的多变量时间序列模型包括VAR模型、VECM模型、VARMA模型、VARX模型和VARMA-X模型等。这些模型可以对多个变量之间的关系进行建模和预测，具有较好的解释性和预测精度。在使用多变量时间序列模型进行分析和预测时，需要注意数据的选取、处理和预处理，以及模型的设定、估计和检验等方面的问题，以确保分析和预测的可靠性和有效性。

绩效评价由财政政策贡献度、税收政策贡献度及会计体系贡献度三个大的指标构成。其中，财政政策包括矿产资源补偿费、地质勘查财政投融资机制、国家生态补偿基金及矿业可持续发展基金。税收政策包括增值税、资源税、企业所得税、出口关税与出口退税，会计体系则包括三个账户：资源资产账户、人工培育账户、资源负债账户及资源成本账户。问题由5点（间距）量表组成，1为很小，2为较小，3为一般，4为较大，5为很大，统计量均值越大，调查对象认为相关政策对矿业经济可持续发展的贡献评价度越高。调查工作于2008年10月在黑龙江各个地质调查工作单位展开。我们共计发放问卷300份，回收问卷296份，其中有效问卷291份。问卷回收率为98.7%，有效问卷回收率为97%。1.关于矿产资源补偿费矿业资源补偿费是国家凭借对矿产资源的所有权，为了维护国家对矿产资源的财产权益，对在我国领域和其他管辖海域开采矿产资源而征收的一种费用。矿业资源补偿费实质上是国有资产收益，所调整的是国家作为矿产资源所有者与采矿权人间的经济关系，是采矿权人开采不可再生的矿产资源对作为矿产资源所有者的国家的补偿。开采海洋石油资源和中外合作开采陆上石油资源收取的矿区使用费在性质上等同于矿产资源补偿费。鉴于此，设置矿产资源补偿费指标。该指标由10个变量组成，分别命名为：征收现状、现阶段的平均费率水平（1.18%）、将费率水平提高到2%～8%、固定的费率水平、级差费率制与浮动费率制、属地化征收方式、分级分类征收方式、矿区使用费并入矿产资源补偿费、按企业注册地征收、按资源所在地征收。这10个变量解释了矿产资源补偿费的不同征收政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。2.关于地质勘查财政投融资机制矿产资源作为一种特殊的自然资源，不仅具有不可再生性，还具有隐藏性，即需要经过地质勘查才能对其地点、深度、储量等因素有所掌握，从而进行开采活动。因此保持矿业经济的可持续发展，首先要注重地质勘查工作，保证在现有矿区的资源被开发利用完之前，能够找到新的矿源。我国地质勘查工作的资金来源，在不同的时期有着不同的渠道。在1952～1984年间，在计划经济时期，我国地勘投资主要来源于财政支出。经历1952～1956年的短暂迅速提升后，地勘费占财政支出的比重一直稳定在1.5%～2.0%之间，与财政支出同步增长。这个时期地勘费增减的变动幅度与财政收入增长、GDP增长的变动幅度基本是同步的。在1986～1998年的计划经济向市场经济的转轨过渡时期，地勘费的投资来源仍然主要是财政支出，直到1994～1995年，财政投入地勘费的比重有所下降。我国《矿产资源补偿费征收管理规定》中明确提出了矿产资源补偿费纳入国家预算，实行专项管理，主要用于矿产资源勘查。进入20世纪末，由于地勘企业可以通过探矿权和采矿权转让来取得收入，其自筹资金的比重明显上升，但油气矿产和非油气矿产有明显差别。非油气矿产可以占到地勘资金来源的30%～40%，而非油气则占到70%～100%，这完全得益于国家允许在油气销售收入中提取勘探基金的财务政策。鉴于此，设置地质投融资勘查机制指标。该指标由9个变量组成，分别命名为：机制现状、勘查单位直接提供财政支持、多渠道筹集勘查资金、通过财政低息免息贷款和税式支出支持地质勘查单位、中央地质勘查基金、地勘基金来源于中央财政预算安排、地勘基金管理机构设在国土资源部、财政部负责地勘基金的预算和管理、地勘基金实行全额投资和合作投资。这9个变量解释了地质勘查财政投资机制的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。3.关于国家生态补偿基金矿产资源与土地、森林等自然资源紧密相连，开采矿产资源必然会破坏土地和植被、毁灭森林从而对生态系统造成负面影响。同时，生产中还要排放大量的废石和尾矿、坑内及选矿污水、有毒有害气体和粉尘而进一步侵占土地、污染江河水体、降低大气质量，对自然环境带来危害。而我国长期以来在矿业资源开发利用过程中，重开发、轻治理，生态环境更是遭受了严重的破坏。因矿业排放的废气、废水、废渣等造成的环境污染；因采矿引起的崩塌、滑坡、水土流失、地表沉陷等地质灾害，均未能得到高度重视和有效控制。矿产资源开发引起的矿山环境破坏问题日益突出、加剧。目前，全国因采矿引发的地面塌陷面积已达8.7万公顷，矿山采选产生的各种固体废弃物累计堆存量已达60余亿吨，占全国工业废弃物累计排放总量的70%左右，每年排放工业废水30多亿吨，占全国工业废水年排放总量的10.3%。为了建设资源节约型和环境友好型社会，贯彻可持续发展战略，要求我们在矿产资源的开发利用过程中建立补偿机制，对矿产资源开采生产过程中所造成的生态破坏、环境污染问题进行修复和弥补。国家生态补偿专项基金可起到此作用。鉴于此，设置国家生态补偿专项基金指标。该指标由4个变量组成，分别命名为：建立生态补偿机制、建立国家生态补偿基金、资金来源于资源补偿费和资源税、用于矿业经济活动对生态环境破坏的治理。这4个变量解释了国家生态补偿基金的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。4.关于矿业可持续发展基金保持矿业经济的可持续发展，既要提高矿产资源的开发效率，提高矿区寿命，又要通过地质勘查等方式寻找新的矿源和替代资源，同时还要促进矿区社会经济的发展，增长矿业经济链条，提高矿产资源产品增加值。这些方面的任务仅仅依靠企业是难以完成的，必须由政府制定相关政策和激励约束机制，以及进行一定程度的财政扶持，这都需要大量的财政资金，而依靠现有筹资的方式是难以实现的。矿业可持续发展基金可起到相关作用。鉴于此，设置矿业可持续发展基金。该指标由5个变量组成，分别命名为：开征矿业可持续发展基金、以企业销售额为征收依据、主要用途为治理矿产开发造成的生态问题、主要用途为矿产资源勘探补贴、主要用途为促进矿业社会的可持续发展。这5个变量解释了矿业可持续发展基金的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。5.关于增值税我国从1994年税制改革以来，增值税作为一个中性税种，一方面能保障财政收入，优化资源配置，便于征收管理；另一方面，能为企业创造公平、规范的竞争环境，减少税收对纳税人造成的效率损失，并已成为流转税的核心和我国税制的主体税种。但随着市场经济体制的不断深化和客观经济形势的变化，原有生产型增值税在运行过程中所存在的弊端已日益显现，我国于2009年1月1日开始在全国所有地区实施增值税转型改革。因此设置增值税指标。该指标由2个变量组成，分别命名为：生产型增值税、消费型增值税。这2个变量解释了增值税的不同类型对矿业经济可持续发展的不同贡献度。6.关于资源税资源税是矿业资源开采过程中的重要税种。1984年国务院颁布《中华人民共和国资源税条例（草案）》，启动了我国的第一代资源税费制度，是我国资源有偿利用制度的开始。1994年，我国对原有的资源税制度进行改革，确定了“普遍征收，级差调节”的原则，并将资源税定位为调节矿产资源开采过程中的级差收益。但我国现行资源税制度在体现矿产资源有偿使用意义的同时，随着经济社会情况的变化，其所面临的问题越来越多。我国矿产资源税费关系混乱，征收不规范，造成现行资源税调控能力和效果有限，不适应资源节约型和环境友好型社会建设的要求，越来越不利于我国社会经济可持续发展。现行资源税制度存在的问题具体表现为：资源税功能定位不准确，与可持续发展理念不符；资源税费关系混乱，征收不规范；资源税征收范围过窄，抑制了其调控作用的发挥；资源税计税依据不合理，税额偏低。鉴于此，设置资源税指标。该指标由7个变量组成，分别命名为：从量征收、从价征收、根据不同资源品种和不同矿区的开采周期采用不同的税率水平、现阶段的征收范围、扩大征收范围、被赋予收益分配和级差收益调节的功能、定位于补偿矿业经济活动的社会成本。这7个变量解释了资源税的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。7.关于企业所得税矿业经济在整个国民经济中占有重要的战略地位，同时又有着高投资、高风险的特点，这就要求在税收方面给予矿业企业一定的优惠政策，特别是企业所得税优惠政策，更能调动资本投入矿业资源开发行业和提高行业效率的积极性。而我国原有所得税政策中涉及矿产资源开采行业技术创新和环境保护的扶持内容相对较少，对矿产资源行业技术创新、延伸产业链、提高环境治理和保护水平的促进作用不足，对矿产资源衰竭区转型缺乏政策支持，制约了我国矿业经济的可持续发展。鉴于此设置企业所得税指标。该指标由6个变量组成，分别命名为：现行企业所得税、资源折耗宽让、开发费用在采矿后一次性作为成本扣除、加速初期提值折旧方法、支持矿业技术进步的企业所得税优惠政策、新企税关于环境保护节能节水项目免征和减征的规定、新企税关于环境保护节能节水项目税额抵免的规定。这7个变量解释了企业所得税的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。8.关于出口关税与出口退税等矿产资源类产品的低出口关税政策虽然对于增加我国矿产资源类产品出口起到了一定的促进作用，但随着我国经济形势的发展，其弊端日益显现出来。矿产资源类产品的低出口关税政策实质上是在鼓励国外市场对我国矿产资源的消耗，在我国矿产资源被国外消费者消耗的同时，严重的生态破坏和环境污染问题却留在了国内，需要我国政府自己来解决。特别是在我国许多具有重大战略意义的矿产资源储备不足的情况下，更要对矿产资源类产品的出口进行规划，对于一些具有重大战略意义的矿产资源类产品的出口进行一定程度的限制。从2005年开始，我国逐步降低和取消了矿产资源类产品的出口退税，使我国矿产资源类产品的盲目出口情况有了一定的改善。鉴于此设置出口关税与出口退税指标。该指标由5个变量组成，分别命名为：提高相关出口关税、完全取消相关出口退税、征收相关消费税、差别设置相关消费税税率、燃油税开征。这5个变量解释了出口关税与出口退税等政策对矿业可持续经济发展的不同贡献度。9.关于会计体系可持续发展财税政策体系的构建，必须有行之有效的会计信息系统来支持。我国矿产资源严重短缺、利用率低、浪费严重，以及生态资源和环境污染严重，在很大程度上是由于人们无视资源价值，对矿产资源肆意开发、掠夺、破坏而没有进行起码的成本补偿的结果，造成了我国矿业经济的可持续性发展受到了严重威胁。这就要求必须从宏观和微观两个层面尽快建立适应可持续发展要求的资源会计体系，将资源成本分别纳入国民经济核算体系和企业成本核算体系，充分披露经济增长和企业发展过程中所付出的资源代价，促使人们珍惜资源、保护环境。面对可持续发展的要求，传统的会计体系已经不能适应经济社会的发展，为支持可持续发展财税政策的实施，我们必须建立能为之提供有用信息的资源会计体系。鉴于此，设置会计体系指标。该指标由5个变量组成，分别命名为：将资源消耗因素纳入国民经济核算体系、设立“资源资产账户”、设立“人工培育账户”、设立“资源负债账户”、设立“资源成本账户”。这5个变量解释了相关会计体系对矿业可持续经济发展的不同贡献度。

多变量回归分析中的各个变量如下：因素、指标。1、基本简介多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。2、统计分析多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。3、因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

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

（multivariable statistical analysis）例如对630名炊事员高血压病进行调查，检查项目中除血压外，尚有年龄、性别、体重、体胖等15个项目（变量）。如果用单变量统计分析法考察超重与血压的关系，一般是把数据做成表1的形式。从表1可见，超重组与不超重组相比，高血压患病率高出一倍以上。但如果把资料按体胖者与不体胖者划分成两组，再考察每组内的超重与高血压患病率的关系，就未能发现超重与高血压患病率有任何明显的联系。也就是说，单变量统计分析忽视了另外因素（如此例中的体胖及年龄等）的影响。对于有多个变量客观存在而又相互影响的资料，采用简单的单变量统计分析是不合理的。多变量统计分析就能把变量间的内在联系和相互影响考虑在内。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。

多变量回归分析中的各个变量是因素、指标。多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

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

多变量回归分析中的各个变量：都需要区分自变量与因变量。基本简介：多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。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。回归变量x1，x2，…，xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型：线性模型和非线性模型。线性模型中假定y 的主要部分（记为），可由x1，x2，xm线性表示为其中b0,b1，b2，…，bm是未知常数，需用样本去估计，ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型，称为多重线性回归或多元线性回归。用样本估计线性回归模型中未知常数的方法也很多，经典的方法为最小二乘法，它的理论较为完善，此法较适用于回归变量之间的相关性不很大时。其他求未知常数b0,b1，b2，…，bm的方法还有岭回归、特征根回归、主成分回归等，它们常用于回归变量之间相关性很大时。非线性回归模型中y的主要部分与x1,x2，…，xm的关系为非线性函数：其中┃ 的形式已知，未知常数 α1，α2；…用样本去估计。医学中最常见的非线性回归是logistic回归，它常用于疾病对照研究以及生长发育问题中。在前述的炊事员高血压病调查中，使用线性模型和最小二乘法求出未知常数，再用逐步回归选取变量，可求得15个变量中有 7个变量对炊事员舒张压有显著的影响，它们按偏相关系数大小排列为：年龄 (0.297），体胖程度 (0.253），肾炎史（0.162），性别（0.117），工作类别（0.081），高血压家族史（0.061），嗜咸程度（0.052）。从相关性大小看，体胖对舒张压的影响与年龄的影响大体相当。另外还可看出：工种，家族史和嗜咸对舒张压虽有影响，但影响甚小。

市场营销变量分析方面：产品（Product）、价格（Price）、地点（Place）、促销（Promotion）又称为4P组合。企业营销战略的一个重要组成部分就是将可控的基本营销措施整合到一个整体活动中。营销的主要目的是满足消费者的需求。在营销战略制定的基础上，良好的营销组合可以确保企业作为一个整体满足消费者的需求。此外，它也是企业应对竞争对手的有力手段，是合理分配营销预算的基础。营销特点以消费者需求为中心，实行目标市场营销；运用市场营销组合手段，全面满足消费者的需求；树立整体产品概念，刺激新产品开发，满足消费者整体需求；通过满足消费者需求而实现企业获取利润的目标；市场营销部门成为指挥和协调企业整个生产经营活动的中心。

多变量分析是一种分析和发现设计失败原因的方法。通过对各种因素的分析，找出影响设计失败的主要因素，从而改进设计，使设计的新产品和服务达到规定的水平。影响设计变更的因素很多，但影响变更的因素一般表现在三个方面:1、位置性某个地点或场所的变化影响新产品的变异。也就是说，在设计阶段就要充分考虑设计产品的适用范围。比如一辆设计好的军用坦克必须能在海上作战，而一般设计的坦克是无法满足这种特殊要求的。一架有人驾驶的飞机可以在太空中旅行，可以回收，这就需要对飞机的材料和系统进行细致严格的设计。2.循环往复。或者变化或故障周期性地发生。也就是说，这种变化是循环发生的。各组之间、各板块之间、各批次产品之间的变化具有一定的周期性。这一点在改变设计时要充分考虑:是什么因素导致了这种周期性？3.时间性的。这是一个与时间相关的变化或失败。小时变化、班次变化、日变化、周变化和年变化都是与时间相关的因素。在设计中要充分考虑时间因素，分析导致设计失败的主要原因。

单变量分析，即控制变量分析。保持其它变量不变，让控制变量以一定规律波动，然后观察因变量的变化幅度。

问张婷去啊！

图书情报领域中，一个变量，两个变量，多个变量分析方法：1、在所获得的观察值下，实现相关图表的绘制，以直角坐标系中相应横纵坐标来表示两个变量，将相应变量值在坐标系中进行对应表示。2、相关分析，独立样本t检验，或卡方检验检验两个变量之间的相关关系。

单因素方差分析不是双变量分析。1、单因素方差分析只涉及一个因素或自变量。2、而双因素方差分析则有两个自变量。

在SPSS相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项：PearsonKendall"s tau-bSpearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。Kendall"s相关系数肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。均值检验时不同的数据使用不同的统计量使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test.如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

材料/工具：Excel20101、打开Excel2010，在如图所示的工作表中分别输入数据并设置格式。2、在两组替换值交叉处的单元格E2中输入公式=B5。3、选定包含公式和变化参数的单元格区域E2:I7，然后在菜单中选择【数据】选项卡中点击【模拟运算表】命令。4、打开【模拟运算表】对话框，将光标定位在【输入引入行的单元格】引用编辑中，选定要被行变化参数换的所在的单元格B4。5、将光标定位在【输入引入列的单元格】引用编辑框中，选定要被列变化参数替换的参数所在单元格B3。6、单击【确定】按钮结果所示如图。

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。

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。

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

单变量分析，双变量分析，多变量分析。：统计分析按照性质可以分为两类，一类是描述性分析，另一类是推论性分析，统计分析按照涉及变量的多少，又可以分为单变量分析、双变量分析和多变量分析。“统计”一词，英语为statistics，用作复数名词时，意思是统计资料，作单数名词时，指的是统计学。

需要剔除部分变量才可以的。

二维列联表适合进行双变量分析的统计表。分析二维列联表，可以较好地反映双变量之间有无关联性，更好地对其统计。在二维列联表分析中的应用，数据分析图、帆软满足多样分析需求在列联表分析中的应用，数据分析图，超大数据量自助式分析，智能BI数据预测，智能BI诊断业务。

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。

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。

一．线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关 是根据 等级资料 研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关 对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用 斯皮尔曼等级相关 来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。 正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下 总体方差 通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种 非参数检验 过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

如果您只是做相关分析，那么就用偏相关。

bivariate analysis：二元分析、双变量分析双变量分析是两个变量统计分析技术在社会研究中的运用。又称二元分析。它的分类方法很多，主要有按变量层次分类和按功能分类。双变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有两个变量（或称因素、指标）以上，同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。1930年代它在理论上发展很快，但由于计算复杂，实际应用很少。1970年代以来由于计算机的蓬勃发展和普及，双变量统计分析已渗入到几乎所有的学科。到80年代后期，计算机软件包已很普遍，使用也方便，因此多变量分析方法也更为普及。变量统计分析（Multivariate Statistical Analysis),又称多元统计分析，简称多变量分析，为统计学的一支，常用於管理科学、社会科学和生命科学等领域中。多变量分析主要用於分析拥有多个变数的资料，探讨资料彼此之间的关联性或是釐清资料的结构，而有别於传统统计方法所著重的参数估计以及假设检定。由於多变量分析方法需要复杂且大量的计算，因此多借助电脑来进行运算，常用的统计套装软体有SAS、SPSS、Statistica等。常见分析方法主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）因素分析（Factor Analysis）判别分析（Discriminant Analysis）群集分析（Cluster Analysis）典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）结构方程式模式（Structural Equation Model, SEM）线性结构相关模式（Linear Structure Relation, LISREL）- 为SEM成员

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。

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。

直方图法、控制图法与相关图法 一、直方图法 （一）直方图的用途 直方图法即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，所以又称质量分布图法。 作用——①通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。 ②可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。 二、控制图法 （一）控制图的定义及其用途 1.控制图的定义 控制图又称管理图。它是在直角坐标系内画有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态的图形。利用控制图区分质量波动原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。 2.控制图的用途 控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。它的用途主要有两个： （1）过程分析，即分析生产过程是否稳定。为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布情况并判定生产过程状态。 （2）过程控制，即控制生产过程质量状态。为此，要定时抽样取得数据，将其变为点子描在图上，发现并及时消除生产过程中的失调现象，预防不合格品的产生。 （二）控制图的种类 1.按用途分析 （1）分析用控制图。分析生产过程是否处于控制状态；连续抽样。 （2）管理（或控制）用控制图。用来控制生产过程，使之经常保持在稳定状态下；等距抽样。 2.按质量数据特点分类 （1）计量值控制图 （2）计数值控制图 （三）控制图的观察与分析 当控制图同时满足以下两个条件：一是点子几乎全部落在控制界限之内；二是控制界限内的点子排列没有缺陷。我们就可以认为生产过程基本上处于稳定状态。如果点子的分布不满足其中任何一条，都应判断生产过程为异常。

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。

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

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

相关系数好低啊....回归后拟合度肯定不太好

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。

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

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。

当然可以，会把所有变量的两两相关计算出来

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。

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。

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

偏相关控制了其他变量的影响

调节中介作用时

简要举例说明在分析双变量的关系时，t检验和卡方检验的主要区别。 正确答案： 分析双变量关系时，t检验和卡方检验都是主要用于检验这两个变量之间是否存在显著关系。t检验主要用于对一个为数值型变量、另一个为分类变量且只有两个类别的变量的双变量关系的统计显著性检验。卡方检验主要用于对两个分类变量之间的相关性进行统计检验，判断变量之间是否存在显著关系。 例如，我们想考察收入与性别是否存在关系，或者两性的收入是否存在显著差异，可以用两独立样本t检验。如果我们想考察职业与性别是否存在关系，而职业和性别都是分类变量，那么可以用卡方检验考察不同性别之间职业是否存在显著差异。

需要。在SPSS相关性分析中，p值表示样本数据中两个变量之间相关性的显著性，p值越小，说明相关性越显著，所以在双变量(x,y)的相关与回归分析中需要考虑p值。在线性回归中，p<0.01(或者0.05)表?两个变量?常显著(显著)线性相关。

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。

两者之间的关系不显著

中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y）。在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。一、基本类型根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。并行中介模型：并行多重中介模型，中介变量之间互不影响链式中介模型：链式多重中介模型，中介变量之间相互影响目前比较常见的是Bootstrap法进行中介效应检验。

中介效应分析的步骤是假设检验、确定中介变量、数据收集、数据分析、结果解释。1、假设检验：首先，需要根据研究问题提出假设。例如，如果我们想研究饮食习惯对健康的影响，那么我们的假设可能是“饮食习惯会影响健康”。2、确定中介变量：接下来，需要确定中介变量。在这个例子中，我们需要找到一个变量，它可以解释饮食习惯如何影响健康，并且这个变量与饮食习惯和健康之间存在直接关系。例如，我们可能会发现锻炼是这个中介变量。3、数据收集：然后，需要收集数据来测试假设和中介变量之间的关系。这可能包括测量饮食习惯、健康状况和锻炼水平等指标。4、数据分析：使用适当的统计方法来分析数据，以确定饮食习惯是否通过锻炼影响健康。这可能包括回归分析、方差分析或结构方程模型等方法。5、结果解释：最后，需要解释结果并回答研究问题。在这个例子中，我们可能会发现锻炼确实通过中介变量（即锻炼）影响了饮食习惯和健康之间的关系。这意味着，如果人们开始锻炼，他们的饮食习惯可能会变得更健康，从而提高了整体健康水平。中介效应特点：中介效应是指一个变量通过中介影响另一个变量的现象。在研究中，通常会观察到自变量（影响因素）和因变量（被影响因素）之间的关系，但是这种关系可能是复杂的，因为存在其他变量（中介变量）也会影响它们之间的关系。例如，假设我们想要研究饮食习惯对健康的影响。我们可能会发现饮食习惯与健康之间存在关系，但是这个关系可能是复杂的，因为可能存在其他因素（如基因、环境等）也会影响它们之间的关系。这时，中介效应就发挥作用了。

这个是正常现象，说明中介变量起到控制性作用，可以将中介变量改为调节变量，进而分析调节效应，会得到更清楚的结果。

中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y）。 在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。 根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。 并行中介模型 ：并行多重中介模型，中介变量之间互不影响 链式中介模型： 链式多重中介模型，中介变量之间相互影响 目前比较常见的是Bootstrap法进行中介效应检验。 （1）并行中介基于SPSSAU的操作： ①登录SPSSAU上传数据； ②在SPSSAU左侧仪表盘选择[问卷研究]--[中介作用]； ③拖拽相应的变量到对应分析框；中介变量可同时放入多个； ④[中介类型]选择“平行中介”，点击开始分析。 结果分析 上表是对中介作用分析结果的基本汇总。本次研究以X作为自变量，M1、M2作为中介变量，Y为因变量进行分析。本次中介效应分析共涉及共4个模型,模型方程分别如下： Y=2.835+0.408*X M1=2.093+0.541*X M2=1.152+0.776*X Y=1.611+0.038*X+0.524*M1+0.110*M2 上表是以Bootstrap法进行中介检验，分别对应两条路径结果：X->M1->Y 和 X->M2->Y； 如果置信区间不包括0，那么中介作用显著，支持有中介作用的假设; 如果包括0，则不显著，不支持有中介作用的假设。 分别对两条路径分别进行中介效应检验。首先看X->M1->Y这条路径，bootstrap 95%置信区间为0.337~0.498，不包括0， 说明X对Y影响时M1的中介效应显著。 中介效应为0.284。 接着看X->M2->Y这条路径，bootstrap 95%置信区间为0.033~0.221，检验结果不包括0， 说明X对Y影响时M2的中介效应显著。 中介效应为0.085。 上表为中介作用效应量结果汇总表格。如果中介效应显著，可在此表中进一步查看中介作用的效应占比。 （2）链式中介基于SPSSAU的操作： ①登录SPSSAU上传数据； ②在SPSSAU左侧仪表盘选择[问卷研究]--[中介作用]； ③拖拽相应的变量到对应分析框；中介变量可同时放入多个； ④[中介类型]选择“链式中介”（默认为并行中介）； ⑤点击开始分析。 结果分析 上表是对中介作用分析结果的基本汇总。本次研究以X作为自变量，M1、M2作为中介变量，Y为因变量进行分析。本次中介效应分析共涉及共4个模型。 上表为中介效应分过程汇总表格，输出包括中介效应、间接效应和总效应等结果。 如果置信区间不包括0，那么中介作用显著，支持有中介作用的假设; 如果包括0，则不显著，不支持中介作用的假设。 其中， 总效应 bootstrap95%置信区间为0.331~0.484，检验结果不包括0，说明 总效应显著 。 直接效应 95%置信区间为-0.055~0.132，检验结果包括0，说明 直接效应不显著 。 间接效应需要结合两条或多条路径回归模型的结果值相乘得到，比如中介变量M时，X->M和M->Y的效应值相乘，即得到间接效应值，间接效应值进行Bootstrap抽样检验，最终验证是否存在中介效应。间接效应结果可通过下面的 间接效应分析表格进行 查看。 使用Bootstrap抽样检验法进行中介效应研究，抽样次数为5000次，结果显示： 针对链式中介效应路径进行分析，针对‘Xu21d2M1u21d2M2u21d2Y"这条中介路径来看， 95%区间并不包括数字0(95% CI:0.003~0.021)，因而说明此条中介效应路径存在。

如果你确信自变量D是自变量的话，那就不用管了~（你都默认他是自变量了）。你的目的是考察自变量A和因变量C之间是否存在中介。如果有，又是哪些因素。所以你目前有2个方法可以选择：1）分别做变量B和变量D的中介。也许2个都存在。2）若是样本足够大（至少要几百个），可以做路劲分析的话，那么你可以把这些因素都放进去，做一个路径图出来。这样就可以知道是否存在中介，以及变量B和D之间又是怎样的关系。

在研究x对y的影响时分析是否会受到z变量的干扰该作用称为中介效应中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。中介效应简介:中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：第1步：确认数据，确保正确分析。中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。第2步：中介作用检验检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。中介作用共分为3个模型。第3步：SPSAU进行分析用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用调节作用简介：调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度是否有着明显的不一样。

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

接上一篇文章，本文继续说明中介调节效应研究问卷的研究方法及案例应用。 研究“员工工作满意度对于创新绩效的影响关系”，并且以创新氛围作为中介变量。问卷整体框架结构如下表所示。 从问卷结构来看，P1~P4共四个题项表示 样本基本背景信息 ；P5~P8共四个题项表示 样本基本特征情况 ； 核心题项 全部均为五级量表题项，从AA1~C5共为31个题项，此31个题项均有相关文献来源依据。 自变量为工作满意度，并且工作满意度由4个维度表示，分别是个人发展, 工作特性, 领导管理, 工作回报； 中介变量为创新氛围，其共由两个维度表示，分别是工作自由和团队合作； 因变量创新绩效不细分维度。此案例核心思路是研究 工作满意度四个维度对于创新绩效的影响 ，并且分析工作满意度四个维度对于创新绩效的影响时， 创新氛围两个维度是否会起着中介作用。 另外，本案例还研究工作满意度四个维度对于创新绩效的影响时， 性别是否会起着调节作用 ，即不同性别情况时，工作满意度对于创新绩效的影响幅度是否有着明显差异。 研究步骤按照上图提供的分析思路进行： 1、首先对样本基本背景信息、样本基本特征情况进行分析。 使用SPSSAU分类汇总进行分析，汇总类型选择 百分数 。 得到以下结果： 2、信效度分析 针对可信度分析和有效性分析。本案例研究涉及三个量表，分别是员工满意度量表，创新氛围量表和创新绩效量表。分别对三个量表进行信效度检验。 使用探索性因子分析进行结构效度验证，删除不合理项，并且重复多次循环，最终得到合理结果。结构效度验证过程中涉及题项的删除处理，因而信度分析应该对题项删除后再进行分析。其 余研究包括信度分析应该以删除题项后作为标准进行分析。 3、变量描述性分析 完成研究量表信度和效度分析后，接着对研究变量进行描述性分析。此案例使用五级量表，因而在分析时通过各研究变量的平均值去分析样本的态度情况即可，可利用【生成变量】功能将同一变量下的各题项合并成一个变量。然后对各个变量进行描述性分析。 4、变量相关关系和影响关系分析 上一部分完成信度和效度分析后，在中介或者调节作用研究前，还应该对研究变量的相关关系或者影响关系进行分析。 针对本案例进行中介作用研究，共涉及三个量表，分别是员工满意度量表，创新氛围量表和创新绩效量表。 自变量X对于中介变量M的回归影响关系： 分析自变量X员工满意度量表对应四个变量分别与中介变量M创新氛围(两个变量)的相关关系或者回归影响关系； 自变量X对于因变量Y的回归影响关系： 分析自变量X员工满意度量表与因变量Y创新绩效的相关关系或者回归影响关系； 中介变量对于因变量Y的回归影响关系： 分析中介变量M创新氛围与因变量Y创新绩效的相关关系或者回归影响关系。 本案例进行调节作用研究时，应该首先分析自变量X员工满意度与因变量Y创新绩效之间的相关和回归影响关系，不需要分析自变量或者因变量与调节变量Z的相关，或者回归关系。 5、中介效应分析 针对中介作用进行研究，研究时自变量X为员工满意度(四个变量)， 中介变量M为创新氛围(两个变量分别是工作自由和团队合作)，因变量Y为创新绩效。（中介变量相当于两个，如果在研究中，中介作用涉及多个自变量X或者多个中介变量M，甚至多个因变量Y，应该结合实际情况进行重复操作，将复杂的模型拆分为多个简单模型）。 首先应该对自变量X员工满意度(四个变量)，中介变量M创新氛围(两个变量)和因变量Y创新氛围分别进行数据标准化处理。 处理完成后使用分层回归分析方法进行中介作用验证。如果在上一部分回归分析中显示某个自变量X对于因变量不会有影响关系，此种情况下不可能有对应的中介作用，因此可以直接放弃该自变量的中介作用分析，即直接不纳入模型中。 模型1和模型2的建立是使用分层回归分析进行，从模型1到模型2变化时，变化在于模型2在模型1的基础上，将中介变量团队合作放入模型中，因此会涉及到△R平方或者△F这两个指标值。模型3使用普通回归分析进行。 SPSSAU的智能化文字分析会直接分析结果，在这里就不再单独说明。 6、调节效应 本案例研究员工满意度(个人发展, 工作特性, 领导管理和工作回报)对于创新绩效的影响，并且分析性别变量的调节作用，设置女性作为对照项。 本案例中自变量X为定量数据，而调节变量Z(性别)为分类数据，因而应该使用分层回归或分组回归研究。在进行调节作用分析前，应该将自变量分别进行标准化处理，以及标准化处理后再生成相应交互项。因变量Y创新绩效不需要进行标准化处理。 调节作用通过分层回归分析进行研究，分层回归分析共涉及两个模型。 【结果分析】 模型1显示:个人发展，工作特性和工作回报均会对创新绩效产生显著的正向影响关系。领导管理并不会对创新绩效产生影响关系，因而调节作用的讨论结束，研究时领导管理这个变量也可以不放入模型。 具体分析调节作用，个人发展，工作特性分别与性别之间的交互项均没有呈现出显著性，因此说明在个人发展对创新绩效的影响过程中,性别不会起着调节作用。以及工作特性对创新绩效的影响过程中,性别不会起着调节作用。领导管理并不会对创新绩效产生影响关系，因而更不可能会有调节作用。工作回报与性别之间的交互项呈现出0.01水平的显著性,并且交互项的回归系数值为0.198>0,因而说明工作回报对创新绩效的影响过程中,性别起着正向调节作用，由于性别以女性作为参照项，因而说明工作回报对创新绩效影响时，相对女性来讲，男性的影响程度会更大。如想了解更多分析方法的详细介绍可登录 SPSSAU官网 查看。

静态时序分析（STA）可以在逻辑综合、布局布线等步骤后进行，FPGA EDA工具在布局布线完成后给出STA结果，这时的分析结果是最接近实际电路情况的，而逻辑综合时的分析结果是看不到的，也是不准确的（因为没有物理信息，所以只用于指导布局）。如果是用ASIC综合工具（比如DC），两个阶段的STA结果都可以看。

分析--回归--线性，把IOP调入因变量框，把其它两个调入自变量框，确定。得到的结果就是变截距的虚拟变量模型。还是即变截距也变斜率的虚拟变量模型，那样的话，要生成一个新的自变量，即性别与能量的乘积，再回归就可以了。

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，

不知道你为什么将企业性质作为控制变量，是希望得到国企和私企两个回归模型吗？如果这样可以将这个变量分割来做，不需要做控制变量。在多因素方差分析中有控制变量，而在回归分析中没有这个概念，你可以将这个变量一起选做自变量做回归分析，从而模型才能考虑企业总资产对企业绩效和高管薪酬的影响。

统计学类别变量分析主题包括以下几个方面：社会经济统计：包括人口统计、社会经济统计、农业统计、工业统计、建筑业统计、交通运输统计、财政金融统计、商业统计、劳动统计、教育统计等。环境统计：包括自然资源统计、环境污染统计、生态环境统计、环境质量统计等。生物统计：包括人类遗传统计、生理统计、心理统计等。工程统计：包括工程设计统计、工程管理统计、工程经济统计等。医学统计：包括医学临床统计、疾病统计、药物统计等。心理统计：包括心理测量统计、心理咨询统计等。金融统计：包括利率统计、股票市场统计、房地产市场统计等。教育统计：包括学生统计、教师统计、教育经费统计等。

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

变量分析是统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。经济机制是社会经济的各个组成部分的相互制约关系，以及为保证经济运转所采取的管理经济的具体形式所构成的总体。

综述：回归分析中自变量和因变量的性质是，任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响。那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。回归一词的现代解释是非常简洁的，回归时研究因变量对自变量的依赖关系的一种统计分析方法。目的是通过自变量的给定值来估计或预测因变量的均值。它可用于预测、时间序列建模以及发现各种变量之间的因果关系。使用回归分析的益处良多，具体如指示自变量和因变量之间的显著关系，或者指示多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析还可以用于比较那些通过不同计量测得的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间的联系。这些益处有利于市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除和衡量出一组最佳的变量，用以构建预测模型。

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。

探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处1.基本思想不同 因子分析的基本思想是要寻找公共因子，以达到降维的目的。探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度，以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。研究者的假定是每个指标变量都与某个因子匹配，而且只能通过因子载荷凭知觉推断数据的因子结构。而验证性因子分析的主要目的是决定事前定义因子的模型拟合实际数据的能力，以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。指标变量是基于先验理论选出的，而因子分析是用来看它们是否如预期的一样。其先验假设是每个因子都与一个具体的指示变量子集对应，并且至少要求预先假设模型中因子的数目，但有时也预期哪些变量依赖哪个因子。2.应用前提不同 　探索性因子分析没有先验信息，而验证性因子分析有先验信息。探索性因子分析是在事先不知道影响因子的基础上，完全依据样本数据，利用统计软件以一定的原则进行因子分析，最后得出因子的过程。在进行探索性因子分析之前，不必知道要用几个因子，以及各因子和观测变量之间的关系。在进行探索性因子分析时，由于没有先验理论，只能通过因子载荷凭知觉推断数据的因子结构。上述数学模型中的公共因子数m 在分析前并未确定，而是在分析过程中视中间结果而决定，各个公共因子ξi统一地规定为均影响每个观测变量xi。在管理研究中，如仅仅从数据出发，很难得到科学的结果，甚至可能与已有的理论或经验相悖。因此，探索性因子分析更适合于在没有理论支持的情况下对数据的试探性分析。这就需要用验证性因子分析来做进一步检验。而验证性因子分析则是基于预先建立的理论，要求事先假设因子结构，其先验假设是每个因子都与一个具体的指示变量子集对应，以检验这种结构是否与观测数据一致。也就是在上述数学模型中，首先要根据先验信息判定公共因子数m，同时还要根据实际情况将模型中某些参数设定为某一定值。这样，验证性因子分析也就充分利用了先验信息，在已知因子的情况下检验所搜集的数据资料是否按事先预定的结构方式产生作用。3.理论假设不同 　探索性因子分析的假设主要包括：①所有的公共因子都相关(或都不相关)；②所有的公共因子都直接影响所有的观测变量；③ 特殊(唯一性)因子之间相互独立；④ 所有观测变量只受一个特殊(唯一性)因子的影响；⑤ 公共因子与特殊因子(唯一性)相互独立。验证性因子分析克服了探索性因子分析假设条件约束太强的缺陷，其假设主要包括：① 公共因子之间可以相关，也可以无关；② 观测变量可以只受一个或几个公共因子的影响，而不必受所有公共因子的影响；③特殊因子之间可以相关，还可以出现不存在误差因素的观测变量；④ 公共因子与特殊因子之间相互独立。4.分析步骤不同 　探索性因子分析主要有以下七个步骤：① 收集观测变量：通常采用抽样的方法，按照实际情况收集观测变量数据。② 构造相关矩阵：根据相关矩阵可以确定是否适合进行因子分析。③确定因子个数：可根据实际情况事先假定因子个数，也可以按照特征根大于1的准则或碎石准则来确定因子个数。④ 提取因子：可以根据需要选择合适的因子提取方法，如主成分方法、加权最小平方法、极大似然法等。⑤ 因子旋转：由于初始因子综合性太强，难以找出实际意义，因此一般都需要对因子进行旋转(常用的旋转方法有正交旋转、斜交旋转等)，以便于对因子结构进行合理解释。⑥解释因子结构：可以根据实际情况及负载大小对因子进行具体解释。⑦计算因子得分：可以利用公共因子来做进一步的研究，如聚类分析、评价等。而验证性因子分析主要有以下六个步骤：① 定义因子模型：包括选择因子个数和定义因子载荷。因子载荷可以事先定为0、或者其它自由变化的常数，或者在一定的约束条件下变化的数(比如与另一载荷相等)。② 收集观测值：根据研究目的收集观测值。③获得相关系数矩阵：根据原始资料数据获得变量协方差阵。④ 拟合模型：这里需要选择一种方法(如极大似然估计、渐进分布自由估计等)来估计自由变化的因子载荷。⑤ 评价模型：当因子模型能够拟合数据时，因子载荷的选择要使模型暗含的相关矩阵与实际观测矩阵之间的差异最小。常用的统计参数有：卡方拟合指数(x)、比较拟合指数(CFI)、拟合优度指数(GFI)和估计误差均方根(RMSEA)。根据Bentler(1990)的建议标准，x/DF≤3.0、CFI≥0.90、GFI≥0.85、RMSE≤0.05，则表明该模型的拟合程度是可接受的。⑥修正模型：如果模型拟合效果不佳，应根据理论分析修正或重新限定约束关系，对模型进行修正，以得到最优模型。5.主要应用范围不同 　探索性因子分析主要应用于三个方面：①寻求基本结构，解决多元统计分析中的变量间强相关问题；② 数据化简；③发展测量量表。验证性因子分析允许研究者将观察变量依据理论或先前假设构成测量模式，然后评价此因子结构和该理论界定的样本资料间符合的程度。因此，主要应用于以下三个方面：① 验证量表的维度或面向性(dimensionality)，或者称因子结构，决定最有效因子结构；② 验证因子的阶层关系；③ 评估量表的信度和效度。6.探索性因子分析和验证性因子分析的正确用法 　从上述分析可以看出，探索性因子分析和验证性 因子分析是因子分析的两个不可分割的重要组成部分，在管理研究的实际应用中，两者不能截然分开，只有结合运用，才能相得益彰，使研究更有深度。An-derson，J．C．，Gerbin，D．W 建议，在发展理论的过程中，首先应通过探索性因子分析建立模型，再用验证提供了发析现模型以验证和修正的概念和计算工具，其提供的结果为验证性因子分析建立假设提供了重要的基础和保证。两种因子分析缺少任何一个，因子分析都将是不完整的 。一般来说，如果研究者没有坚实的理论基础支撑，有关观测变量内部结构一般先用探索性因子分析，产生一个关于内部结构的理论，再在此基础上用验证性因子分析，这样的做法是比较科学的，但这必须要用两组分开的数据来做。如果研究者直接把探索性因子分析的结果放到统一数据的验证性因子分析中，研究者就仅仅是拟合数据，而不是检验理论结构。如果样本容量足够大的话，可以将数据样本随机分成两半，合理的做法就是先用一半数据做探索性因子分析，然后把分析取得的因子用在剩下的一半数据中做验证性因子分析。如果验证性因子分析的拟合效果非常差，那么还必须用探索性因子分析来找出数据与模型之间的不一致。

1.数据分类的问题,有两种情况,一是零膨胀,就是一个变量中为0值的观测值过多,二是在某些虚拟变量中作为参照项的样本数太少.零膨胀问题我不懂,样本数太少了可以修改参照项.2.多重共线性.这会导致模型拟合但是系数不显著,因为各个变量之间的效应被削弱了.仅供参考

不存在这个问题

什么是计量资料和计数资料，能说清楚点吗？

　　( )渐进时间复杂度评价算法时间性能 　　主要用算法时间复杂度的数量级(即算法的渐近时间复杂度)评价一个算法的时间性能 　　【例 】有两个算法A 和A 求解同一问题 时间复杂度分别是T (n)= n T (n)= n 　　( )当输入量n< 时 有T (n)>T (n) 后者花费的时间较少 　　( )随着问题规模n的增大 两个算法的时间开销之比 n / n =n/ 亦随着增大 即当问题规模较大时 算法A 比算法A 要有效地多 　　它们的渐近时间复杂度O(n )和O(n )从宏观上评价了这两个算法在时间方面的质量 在算法分析时 往往对算法的时间复杂度和渐近时间复 　　杂度不予区分 而经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度 其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度 　　【例 】算法MatrixMultiply的时间复杂度一般为T(n)=O(n ) f(n)=n 是该算法中语句( )的频度 下面再举例说明如何求算法的时间复 　　杂度 　　【例 】交换i和j的内容 　　Temp=i; 　　i=j; 　　j=temp; 　　以上三条单个语句的频度均为 该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数 算法的时间复杂度为常数阶 记作T(n)=O( ) 　　如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长 即使算法中有上千条语句 其执行时间也不过是一个较大的常数 此类算法的时间复杂度 　　是O( ) 　　【例 】变量计数之一 　　( ) x= ;y= ; 　　( ) for(k ;k<=n;k++) 　　( ) x++; 　　( ) for(i= ;i<=n;i++) 　　( ) for(j= ;j<=n;j++) 　　( ) y++; 　　一般情况下 对步进循环语句只需考虑循环体中语句的执行次数 忽略该语句中步长加 终值判别 控制转移等成分 因此 以上程序段 　　中频度最大的语句是( ) 其频度为f(n)=n 所以该程序段的时间复杂度为T(n)=O(n ) 　　当有若干个循环语句时 算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度f(n)决定的 　　【例 】变量计数之二 　　( ) x= ; 　　( ) for(i= ;i<=n;i++) 　　( ) for(j= ;j<=i;j++) 　　( ) for(k= ;k<=j;k++) 　　( ) x++; 　　该程序段中频度最大的语句是( ) 内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系 但是却与外层循环的变量取值有关 而最外层循环的 　　次数直接与n有关 因此可以从内层循环向外层分析语句( )的执行次数 　　 　　则该程序段的时间复杂度为T(n)=O(n / +低次项)=O(n ) 　　( )算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模 还与输入实例的初始状态有关 　　【例 】在数值A[ n ]中查找给定值K的算法大致如下 　　( )i=n ; 　　( )while(i>= &&(A[i]!=k)) 　　( ) i ; 　　( )return i; 　　此算法中的语句( )的频度不仅与问题规模n有关 还与输入实例中A的各元素取值及K的取值有关: 　　①若A中没有与K相等的元素 则语句( )的频度f(n)=n; 　　②若A的最后一个元素等于K 则语句( )的频度f(n)是常数 　　( )最坏时间复杂度和平均时间复杂度 　　最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度 一般不特别说明 讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度 　　这样做的原因是 最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的上界 这就保证了算法的运行时间不会比任何更长 　　【例 】查找算法【例 · 】在最坏情况下的时间复杂度为T(n)= (n) 它表示对于任何输入实例 该算法的运行时间不可能大于 (n) 　　平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下 算法的期望运行时间 　　常见的时间复杂度按数量级递增排列依次为 常数 ( ) 对数阶 (log n) 线形阶 (n) 线形对数阶 (nlog n) 平方阶 (n )立方阶 (n 　　 ) … k次方阶 (n k ) 指数阶 ( n ) 显然 时间复杂度为指数阶 ( n )的算法效率极低 当n值稍大时就无法应用 　　类似于时间复杂度的讨论 一个算法的空间复杂度(Space Complexity)S(n)定义为该算法所耗费的存储空间 它也是问题规模n的函数 渐近空 　　间复杂度也常常简称为空间复杂度 算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度 lishixinzhi/Article/program/sjjg/201311/23401

不能。根据查询相关资料显示：回归分析是一种用于探索两个变量之间关系的方法。一般而言，回归分析是用于探索一个自变量和一个因变量之间的关系。但是，在多元回归分析中，可以探索多个自变量和一个因变量之间的关系。因此，回归分析可以对每个维度中的一个变量进行分析。

提取出来的主成分个数就是你继续分析的变量个数。

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。

二阶聚类分析缺点有哪些，二阶聚类，自动程度高，可同时分析分类与连续变量，但容易受到分类变量的影响。K均值聚类、分层聚类、二阶聚类这三种SPSS的聚类方法各具优点与缺点。K均值聚类简单快速，但无法分析分类变量、容易受异常值影响；系统聚类，可对个案与变量聚类，可对连续与分类变量聚类，但依靠谱系图分析，当数据量大时，分析速度慢

养成好习惯是良好生活的体现，也是一个人素养的表现。

可以同时设置分类变量和连续变量，可以参与聚类的变量更多。【输出】 勾选“透视表”：对数据做概述 勾选“创建聚类成员变量”：生成新的分类变量 二阶聚类的智能体现： 1）可以同时对连续变量和分类变量进行处理 2）操作简单，不需要提前制定聚类的数目，二阶聚类会自动分析并输出最优聚类数目。 二阶聚类结果分析：该结果主要借由统计指标“施瓦兹贝叶斯准则BIC”帮助判断最佳分类数量。 统计上讲，BIC越小，代表聚类效果越好，但是实际应用中还要综合考虑BIC变化量、BIC变化率及相邻聚类数目之间的距离测量比率，通过三者结合进一步确定最佳的分类数目。 判断一个聚类方案的依据是：BIC数值越小，同时BIC变化量的绝对值越大、距离测量比率数值越大，则说明聚类效果越好。 本例中类别2的BIC数值相对较小，且BIC变化量和距离测量比率都是最大的，由此判断最佳类别数目为2.该表说明：分类数目为2及各分类下的个案数该表反映了数据分布的平均位置，可理解为连续变量的集中趋势，常用平均指表示。 本例中类别2的指标平均值都高于类别1.以下是二阶聚类最精彩的，双击激活模型查看器该结果显示二阶聚类参与分析的变量个数以及最终分类数，同时还以图形化的方式展示了聚类的效果。 本例中聚类效果处于“尚可”范围。切换左下角查看方式为“聚类” 左侧的该表格是二阶聚类分析结果的核心内容，他根据类别占比的大小进行排列，下方显示参与聚类分析的各变量的分布特征，同时每个变量用深浅不同的颜色进行表示，颜色的深浅意味着变量重要性的高低，颜色越深，说明对应的变量在聚类分析中的重要程度越高。 本例中，最高学历的重要性最高，三个绩效评估指标的重要性次之，性别的重要性最低。选择任意一个变量，，右侧窗口都显示“单元格分布”结果，该结果显示所选变量类别对应的频数分布和总数。 其中分类变量用柱状图表示，连续变量用波浪图表示。可以更改查看方式，查看“预测变量的重要性” 本例中，预测变量的重要性排序：最高学历>狗能能力得分>业务能力得分>领导能力得分>性别按住Ctrl键，选择类别1和类别2，右侧窗口会显示“聚类比较”结果： 1）分类变量用大小不同的圆圈表示，连续变量用方块表示。 2）对于分类变量，结果显示众数值在类别中所占的比例，圆圈表示众数值得比例高低，圆圈越大，说明众数值所占比例越高，反之越低。 3）对于连续变量，方块表示中位数，对应的线段的两个端点表示其上下四分位数。三种聚类方法的对比：

主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。

这个不标化也行的，你非要标化的话是by variable

你现在有了每个样本的主成分分值，用这些分值，对这些样本进行分类。就是说，每个样本现在有三个值了，就是三个主成分的值，现在要看看那些样本比较相似。

问题一：如何对做过因子分析的因子做聚类分析 一般过程如下： 1.做完因子分析后，可以根据得分标记几类特殊的因子； 2.选择K-means或者分层聚类后，根据先前得到的因子，提取其特殊的性质，再进一步命名聚类分析后所得的几类。 支持我一下哈~ 问题二：因子分析和聚类分析的区别和联系 完全不同的方法，没必要去比较区别和联系 问题三：聚类分析和因子分析的区别 聚类就是根据数据内在的特征将个案归类的，你这个就等于聚成了一类，所以没有怎么回事，数据就是如此，你可以试一下不用因子直接用变量聚类看下怎么样 问题四：什么样的数据适合做因子分析和聚类分析 存在相关性的数据 问题五：在做同一个统计的时候，分别做了因子分析和聚类分析，但二者结果不一致说明了什么？ 不一致很正常，这原本就是两种方法，好比面和饭吃到嘴里，口感不一致一样 做专业数据分析，找我吧 问题六：在因子分析的基础上如何使用聚类分析? 根据各个样本的最后各因子的总得分，进行聚类分析即可。 问题七：问问题===，因子分析得出结果怎样聚类分析 当然可以的，但通常是将各因子的综合得分作为聚类分析的变量。