分析

现在的走势就是我们进入了一个大数据时代，有了数据我们该分析吗？数据分析的方法是什么？一、说明统计描述性统计是统计方法的总结，揭示了数据分布的特性.主要包括数据频率分析、数据集中趋势分析、数据分散程度分析、数据分布和一些基本统计图形.1、缺失值填充:常用方法有去除法、平均法、决策树法.2、正态检查:许多统计方法要求数值服从或接近正态分布，因此在进行数据分析前需要正态检查.常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法.二、回归分析回归分析是应用极为广泛的数据分析方法之一.根据观测数据建立变量之间的适当依赖关系，分析数据的内在规律.1.一元线性分析只有一个自变量x与变量y有关，x和y必须是连续变量，变量y或其差异必须遵循正态分布.2.多元线性回归分析使用条件:分析多个自变量x变量y的关系，x和y必须是连续变量，变量y或其差异必须遵循正态分布.3.Logistic回归分析线性回归模型要求变量为连续正态分布变量，自变量与变量为线性关系，但Logistic回归模型对变量分布没有要求，一般用于变量离散时的情况.4.其他回归方法:非线性回归、秩序回归、Probit回归、加权回归等.三、方差分析使用条件:各种样品必须是相互独立的随机样品，各种样品来自正态分布的整体各个方差相等.1.单因素方差分析:一个试验只有一个影响因素，或者有多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系.2.多因素有互动差异分析:一个实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系3.多因素没有互动差异分析:分析多个影响因素和反应变量的关系，但影响因素之间没有影响关系或忽视影响关系4.协助者的差距祈祷:传统的差距分析有明显的缺点，无法控制分析中存在的随机因素，降低了分析结果的准确性.协调差分析主要是排除协调变量的影响后，对修正后的主要效果进行方差分析，结合线性回归和方差分析的分析方法.

答：（1）因子分析方法是心理科学对统计学的伟大贡献，它被广泛用于心理与教育研究及其他学科领域。在心理学研究中。尤其是在心理测量领域、国子分折技术有着重要的功能。它可用于协助测验研究者进行测验效度的验证、建立量表的因子效度Cactorialvalidity)，协助研究者简化测数内容选用最具有代表性的题日来测量特质，以最少的项目实施最合适的断量用来协助测验编制，进行项目分析、检验项目的优劣、等等。（2）近年来、随着电脑的发展，因子分析的应用已有多种不同的变化、其中国验证性因子分析为核心的结构方程模型StructuralEquation Modeline)技术与应用软件不断被开发、更新。在未来。因子分析依然有着相当广国的发展空间和应用空间。（3）前面介绍的多因子方差分析、多重回归分析、因子分析等多变量统计分析技术和方法，是当代心理学和教育科学研究领域中最受关注与讨论的统计方法，它们有着非常广泛的用途。除此之外，其他的多变量统计方法还有判别分析、聚类分析，等等。这些方法一个共同的特点是计算过程都比较繁复，须借助于电子计算机和统计软件包才能完成。随着计算机在心理与教育研究中使用的普及，以及统计软件的开发推广，这些方法、包括在各种不同情况、不同假设条件下才能使用的多因子分析方法的实际应用。展现出了十分重要的研究工具性价值和方法学的价值，它们越来越显示出其重要作用。（4）最后，需要说明的是，研究中统计方法的选择运用一定要服务于研究目的，用最简捷的方法解决比较复杂的问题一直是科学研究遵循的一个准则，千万不要形而上的追求方法的绝对运用，而忽视了研究的实质。另外，在选择、使用多变量统计方法的时候，一定要懂得各种多变量统计分析方法的基本原理、基本过程，了解其基本假设条件，这也是利用计算机进行各种统计分析的基本原则和前提。

使用频率做因子分析可以解决1. 在多变量场景下，挖掘背后影响因对这些问题通过因子分析可以刻画出背后少量的潜在影响因素，比如服务质量、商品质量等等。2. 数学建模前的降维因子分析和主成分分析都可用于降维。但因子分析的优点是，因子作为新的解释变量去建模，有更好的解释性。因此对于有些需要业务解释的数据建模，可以在建模前通过因子分析提取关键因子，再用因子得分为解释变量，通过回归或者决策树等分类模型去建模。3 算法实现步骤首先需要注意的是，和主成分分析一样，两种方法的目的都是降维，所以两种方法的前提假设都是：特征之间不是完全互相交互。因子分析是寻找不线性相关的“变量”的线性组合来表示原始变量，这些“变量”称为因子。。

快速可靠。在SPSS中进行决策树分析时，通常会选择单个自变量进行分析，以便快速得到可靠的分析结果。而多个自变量之间的交互作用和影响较为复杂，需要大量的计算资源。决策树是一种基于树形结构的分类和回归方法，可以用于分析和预测因变量与自变量之间的关系。

时间：2021/06/30 系统环境：Windows 10 所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0 涉及的库：pandas rain_test_splitDecisionTreeClassifieraccuracy_score oc_curvematplotlib.pyplot oc_auc_scoreexport_graphvizgraphvizosGridSearchCV 蛋肥想法： 通过测试集数据，检验预测准确度，测得准确度为95.47%。 蛋肥想法： 通过绘制ROC曲线，得出AUC值为0.966，表明预测效果不错。 蛋肥想法： 特征重要性最高的是“satisfaction_level”，而“salary”在该模型中的特征重要性为0，并不符合实际（钱可太重要了~），应该是因为数据处理时单纯将工资分为“高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。 蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出"max_depth": 7时，AUC更好为0.985。

一般来说，在使用机器学习训练模型之前需要做特征工程，特种工程的主要工作就是筛选和构造和因变量相关的自变量，同时消除相关的自变量，以免出现共线性，用的方法主要有单因素，还有多因素等方法。如果你用决策树的话，有个方便的是决策树本身可以筛选重要特征，所以，也可以不用的。

做因子分析以后做回归分析可以加入控制变量的

我们可以帮助您

分析 【读音】：[fēn xī] 【释义】：1.分开;区分。2.离别;分离。3.分解辨析。 【近义词】：剖析 分析造句 1.它们已被送往实验室分析。 2.双层体系更易于分析探讨。 3.植被综合取决于植物分析。 4.他尽快地对此进行了分析。 5.分析过程又称作识别程序。 6.这个分析仪适于室外安装。 7.Kronecker也愿意地把分析算术化。 8.人口学是对人口变量的分析。 9.可以通过分析对此进行论证。 10.以上的分析表明我们是对的。 近义词造句 1.《大街》剖析了那个小镇。 2.他(1974)对这个问题进行过剖析。 3.主要涉及对革命性变革的剖析和促进。 4.它主要涉及对革命性变革的剖析和促进。 5.对飓风的剖析是一项庞大而复杂的工作。 6.另外一批人正在剖析城里上演的一部新电影。 7.他试着剖析自个儿的性灵，想看透这是不是诗人的性灵。 8.杂交细胞能被应用于剖析真核细胞中控制基因表现的调节机理。 9.中央计算机能够对顾客的鉴赏心理和购买习惯以及分歧意见进行非常详尽的.剖析。 10.他痛苦地注视着，吸着气，黯然转过身去，就在转身的当儿，他看到他面前呈现着一本打开的他一生的全部经历，它从来也没有这样严厉的被剖析过。

使用边际、微变量和最优效用分析法，可以解释为什么很多公司选择涨福利而非工资。首先，从边际的角度来看，雇主面对的是单位用人成本与单位产出之间的比较。如果公司提高员工的工资，那么每一份额外的工资也会增加公司的成本。但是，一个员工的生产力并不随着工资线性增加。相反，当工资水平达到一定点后，员工的生产力提高的速度会减缓，直至趋于饱和。这就意味着在某些情况下，提高工资可能导致单位用人成本显著上升而生产率并没有明显提高。然而，提供更好的福利（例如医疗保险、健身房等），可以提高员工的满意度和忠诚度，从而让他们更愿意留在公司工作，并且更有可能为公司带来长期价值。其次，从微变量的角度来看，涨工资与提供福利给公司带来的影响是不同的。涨工资可以直接影响员工的收入，而福利则可以提高工作环境、工作弹性以及对员工个人需求的满足。一些福利项目，如弹性工作时间和部分远程工作机会，可以帮助员工平衡家庭生活和工作之间的冲突，从而进一步提高工作效率和满意度。最后，从最优效用分析法的角度来看，公司有限资源的分配需要考虑员工对不同报酬形式的偏好。在某些情况下，员工更趋向于获得权益较多的福利，例如大型医疗保险计划、豪华餐饮等。因此，提供这些福利可能更有可能增加员工整体产出以及公司的长期价值。因此，在使用边际、微变量以及最优效用分析法时，综观各方面的因素，很多公司选择涨福利而非工资是为了提高员工的福利、忠诚度和生产力，以便获得长期价值。

王者荣耀S22新赛季暴君BUFF提升效果分析,相信很多小伙伴对这一块不太清楚，接下来小编就为大家介绍一下王者荣耀S22新赛季暴君BUFF提升效果分析，有兴趣的小伙伴可以来了解一下哦。王者荣耀S22新赛季暴君BUFF提升效果分析头部进化的暴君能带来多大的提升暴君和主宰的进化方向都是分为头部、躯干、手臂相信大家这个都知道了，我就不再浪费时间，直接从头部进化开始讲起。①头部进化的具体效果不管是暴君还是暗影暴君，只要是头部进化，效果都是类似的额外给目标造成一次伤害。不过暗影暴君作为暴君的后期进化单位，击杀它后带来的buff效果确实变得更加强大，具体效果表现在两个方面：第一，buff带来的额外伤害cd时间从5秒缩短到3秒第二，buff的实际伤害效果变得更高可能很多人确实知道打了暴君后会有一个额外伤害，但是相信没有几个小伙伴确切地知道这个伤害究竟是多少，今天就让我来尝试计算一下。②头部进化的实战意义头部进化的实战意义究竟有多高呢？让我们通过数据来说话。⑴初始暴君buff伤害数据已知：典韦的物攻为231，物理穿透属性为64；马超的物抗为96，求马超的实际物理伤害减免比例：马超的物理伤害减免比例=（96-64）÷（96-64+602）×%≈5%。在这个基础上，结合在受到暴君buff额外伤害时的135点实际伤害，我们可以倒推出原伤害为135÷（1-5%）≈142。这个理论伤害和典韦的实际物攻231相距甚远，由此可以判定这个伤害是有一个额外的计算方式。既然有公式，那么肯定需要引入更多的数据，所以我又做了一些测试。⑵变量测试我们将典韦的等级从之前的4级提升到8级，这样做之后，典韦的物攻提升到了281，在这样的前提下，buff的额外伤害提升到了207（原伤害约为218）。根据这两组数据，我们可以有三种假设：第一种假设：暴君buff的计算方式是基础伤害+ad×比例第二种假设：暴君buff的计算方式是基础伤害+等级x固定数值第三种假设：暴君buff的计算方式是基础伤害+等级x固定数值+ad加成前两种方式只有两个变量，我们就先按照这个来计算。⒈第一种方式计算假设暴君buff的基础伤害为x，ad加成的比例为y，则我们得出等式：x+231×y=142x+281×y=218求出x=-209.12，y=1.52。基础数值是负数，这肯定不成立，即这个假设是错误的。⒉第二种方式计算假设暴君buff的基础伤害为x，等级加成的固定比例y，则我们得出等式：x+3×y=142x+7×y=218求出x=85，y=19。先将这个计算结果搁置，等下验算。⒊第三种方式计算第三种方式有三个变量，我们必须要引入第三组数据。我在保证第二组变量测试其余条件不变的情况下为典韦购买了三把风暴巨剑，由此典韦的物攻提升到了521，且暴君buff能造成的伤害提升到了385（原伤害约为405）。在等级不变的情况下，额外伤害却有了变化，由此我们可以判断上面的第二个猜测也是错的，所以我们重新计算等式：假设基础伤害为x，ad加成比例为y，等级加成为z，则我们得出下述等式：x+231×y+3×z=142x+281×y+7×z=218x+521×y+7×z=385根据上述公式，我们求出来的数据怎么都不对，由此得出结论，这个猜测思路整体上就是错误的。实际上，我还考虑其它各种方式（就不一一列举了），最后依然无法得出一个正确的结论。不过我通过大量实际测算，得出了一个还算有用的数据。如果拥有暴君buff的英雄等级为一级的话，即使他的物攻很高，他能造成的额外伤害也会较低；如果拥有暴君buff的英雄等级为十五级的话，即使他的物攻很低，他能造成的额外伤害也会较高。较为明显例子就是一级时物攻为433，能造成的伤害为198；而十五级时物攻为450，能造成的伤害却为452，两者物理攻击力相差不多，实际伤害却相差了一倍有余。根据这个数据我大胆猜一下这个技能公式可能是为了照顾那些辅助或者法师英雄，所以在计算ad加成的同时，还额外根据英雄等级有比例加成（也可能是等级低时有伤害衰减），并且可能每个等级之间的比例可能还不相同。关于这个具体公式，我会继续计算下去，一有消息会第一时间和大家分享。不过根据这些计算公式，其实大家应该也能大致地了解到头部进化的暴君/暗影暴君的厉害之处，有了它以后，即使是辅助也能依靠暴君buff打出较为不俗的伤害（等级越高，效果越好）。相对较为简单的躯干和手臂进化和头部进化相比，躯干以及手臂进化就好理解的多了。①躯干进化⑴躯干进化的属性暴君如果是躯干进化的话，击杀它后可以获得50~120点的物理防御以及30~72点的法术防御。值得注意的是，这里的双抗加成不是随着时间提升的，要想获得更高的加成，你需要做的仅仅是提高自己的等级（这个和前面头部进化就对应上了）。英雄一级的时候可以获得50点物抗以及30点法抗的加成，每提升以及可以增加5点的物抗以及3点的法抗，升到十五级时就是提升120点物抗以及72点法抗了。同样的道理也适用于暗影暴君（暗影暴君buff物抗加成是100~240，法抗加成是60~144，效果翻倍）。⑵躯干进化的效果可能有人会说增加那么点双抗有啥用啊，对此我想请大家看一下2分钟多一点的时候，双方的双抗属性。如果打野能够及时地打掉暴君，己方在2分多钟的时候就可以获得一个70~90点的物抗以及30~42点法抗的额外属性。这个属性几乎可以抵消掉物理系百穿铭文带来的穿透效果，对于法术伤害也能有较为不俗的减伤效果。小结：躯干进化可以让己方在前期拥有较强的抗伤能力。②手臂进化最后手臂进化的降低双速虽然没有直接增加伤害以及加强防御有用，但是对于物理系英雄来说实战效果也还是很不错的。降低目标移速和攻速这个我就不详细展开讲了，用过的就知道是什么效果了。小结：手臂进化可以让己方英雄获得普攻降低目标双速的效果。总而言之，不管是头部进化（获得额外伤害），还是躯干进化（增加双抗），又或者是手臂进化（获得降低双速的效果），都可以很直接提升整体队伍的实力。此消彼长下，拿到暴君buff的一方团战胜率自然就会高很多，再依靠团战胜利滚雪球，最终游戏获胜也就是情理之中的事情了。

刚有时它很大众 它在人们心里定位只是一个普通饮料 但是自从它请了外国公司做重新定位之后 它在消费者心里中的定位是去火的凉茶 人们一想到与其相关类似的首先就想到了它这个品牌 一般购买它的是年轻人 而且都是三两出去玩时大多会购买 如去郊游 野餐烧烤 登山

你要做的不是相关分析，而是回归分析你能分清楚相关和回归的区别吗？我经常帮别人做这类的数据分析

相关分析 两个定性变量之间的相关做卡方 两个定量之间的相关关系做pearson 一个定性变量一个定量变量做t或者方差

分析--回归--二元logistic--对因变量和协变量进行定义 注意：分类--对协变量进行更改对比设定。 选项--输出可以选择在最后一个步骤中及对其他要求的设定--继续 最后点确定即可。 多元logistic类似上面，对想要的结果进行设定就好。

两个多分类变量可以作相关分析变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的;但在纯函数式语言(如Haskell)中，变量可能是不可变(immutable)的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和Visual Basic中);但另外一些语言可能使用其它概念(如C的对象)来指称这种抽象，而不严格地定义"变量"的准确外延。

数据提取二分类数据：Meta分析中，二分类变量汇总的是发生率、死亡率、有效率这些数据。描述这样的数据。所以，对于二分类变量，除了提取研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息外我们还需要收集到:试验组事件数、试验组样本量;对照组事件数和对照组样本量。分别对应试验组的分子和分母;对照组的分子和分母。然后，汇总两组分子和分母，进行分析。

spss熟练掌握，我可以代分析

有2分类主成分分析 的

可以的。二分类变量也可以进行方差分析，并不影响，X作为普通变量也可以进行方差分析的，本身两者互无关联，所以它是什么并不影响方差分析。

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分类是否属于有序的还是无序的如果有序，则使用有序多分类logistic回归若无序，则使用无序多分logistic回归

可以。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析。若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。扩展资料分类变量，根据取值特征而分类的一种定性变量。分类变量，其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，为等级变量，如学历（文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等）。对于分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料为等级资料。有序多分类变量为很常见的变量形式，通常在变量中有多个可能会出现的取值，各取值之间还存在等级关系。参考资料来源：百度百科-有序分类变量参考资料来源：百度百科-分类变量

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

1、首先找到两种变量的实验结果。2、其次对这个结果进入深入分析，依照各参数进行一个分类。3、最后按照参数以及质量浓度分类即可。

主要是要选对算法.同时处理分类变量和数值变量,K-Protype算法就可以办到.K-Means就只能处理数值型变量,K-Mode可以处理分类型变量.你采用K-Protype算法即可.

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。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（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。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。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。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

分类变量要处理的我经常帮别人做类似的数据分析的

1、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。2、然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。3、接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。4、接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项。5、接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】。6、这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验，然后能得到a=110.190，b=-0.391。线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x。

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

你在哪学的。。我也想学可以告诉我网站吗

是的。多维两联表交互分类是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。

矩阵表示和双变量分析。根据查询相关资料信息，矩阵表示两个变量，系数及常数的相关系数，根据皮尔逊相关系数进行分析，是针对两个变量的双变量分析。矩阵是方程组的系数及常数所构成的方阵。

1)模拟运算表：(1)单变量模拟运算表。假设某公司要贷款1000万元，年限为10年，目前的年利率为5%，分月偿还。分析不同的利率对贷款的偿还额的影响。①在工作表中输入有关参数，f15:g19②g19中输入月偿还额公式：=PMT (g17/12,120,g16 )③在f22:f30中输入利率变动表。④g21:=PMT (g17/12,120,g16)⑤选中整个模拟运算表区域f21:g30。⑥单击【数据】菜单中的【模拟运算表】命令。⑦在输入引用列的单元格中输入【$g$7】。如图18.14所示。⑧最后结果如图18.15所示。(2)双变量模拟运算。如果不仅要考虑利率的变化，还可以选择贷款年限，这是需要分析不同的利率和不同的贷款期限对贷款的偿还额的影响，需要使用双变量模拟运算表，步骤如下：①选择某个单元格区域作为模拟运算表存放区域，在该区域的最左列输入假设的利率变化范围数据；在该区域的第一行输入可能的贷款年限数据。②在A48中输入公式：=PMT (b44/12,b45*12,b43)③选定整个模拟运算表区域A48:F57④单击【数据】菜单中【模拟运算表】命令，引入行的单元格：$b$45，引用列的单元格：$b$44。如图18.16所示。最后结果如图18.17所示。2)方案分析：模拟运算表主要用来考查一个或两个决策变量的变动对于分析结果的影响，但对于一些更复杂的问题，常常需要考查更多的因素。例如为了达到公司的预算目标，可以从多种途径入手。可以通过广告促销，提高价格增收，可以降低包装费、材料费，可以减少非生产开支等等。利用Excel提供的方案管理器，可以模拟为达到目标而选择的不同方式。对于每个变量改变的结果部被称之为一个方案。根据多个方案的对比分析，可以考查不同方案的优劣，从中选择最合适公司目标的方案。例如图18.18是思科公司2000年1月的损益表，其中包括各项指标的计算公式。管理人员希望分析：增加销售收入、减少生产费用、降低销售成木等措施对公司利润总额的影响。

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。

pearson correlation 表示R值也就是皮尔逊相关系数。R>0 代表两变量正相关，R<0代表两变量负相关。|R|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关;|R|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关;|R|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。

可以。矩阵表进行双变量分析，一般使用spss（数据分析软件）来分析，比较方便准确，矩阵表可以进行双变量分析。

双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性，测量它们之间的预测或解释的能力。双变量统计分析技术包括：相关分析和回归分析。

spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。spss皮尔森相关系数分析研究报告：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关。以上内容参考：百度百科-Pearson相关系数

analyze——compare means——meansdependent list里面填转发率independent list里面填发生地再点OK，搞完了

没有显著相关性

1)模拟运算表：(1)单变量模拟运算表。假设某公司要贷款1000万元，年限为10年，目前的年利率为5%，分月偿还。分析不同的利率对贷款的偿还额的影响。①在工作表中输入有关参数，f15:g19②g19中输入月偿还额公式：=PMT (g17/12,120,g16 )③在f22:f30中输入利率变动表。④g21:=PMT (g17/12,120,g16)⑤选中整个模拟运算表区域f21:g30。⑥单击【数据】菜单中的【模拟运算表】命令。⑦在输入引用列的单元格中输入【$g$7】。如图18.14所示。⑧最后结果如图18.15所示。(2)双变量模拟运算。如果不仅要考虑利率的变化，还可以选择贷款年限，这是需要分析不同的利率和不同的贷款期限对贷款的偿还额的影响，需要使用双变量模拟运算表，步骤如下：①选择某个单元格区域作为模拟运算表存放区域，在该区域的最左列输入假设的利率变化范围数据；在该区域的第一行输入可能的贷款年限数据。②在A48中输入公式：=PMT (b44/12,b45*12,b43)③选定整个模拟运算表区域A48:F57④单击【数据】菜单中【模拟运算表】命令，引入行的单元格：$b$45，引用列的单元格：$b$44。如图18.16所示。最后结果如图18.17所示。2)方案分析：模拟运算表主要用来考查一个或两个决策变量的变动对于分析结果的影响，但对于一些更复杂的问题，常常需要考查更多的因素。例如为了达到公司的预算目标，可以从多种途径入手。可以通过广告促销，提高价格增收，可以降低包装费、材料费，可以减少非生产开支等等。利用Excel提供的方案管理器，可以模拟为达到目标而选择的不同方式。对于每个变量改变的结果部被称之为一个方案。根据多个方案的对比分析，可以考查不同方案的优劣，从中选择最合适公司目标的方案。例如图18.18是思科公司2000年1月的损益表，其中包括各项指标的计算公式。管理人员希望分析：增加销售收入、减少生产费用、降低销售成木等措施对公司利润总额的影响。

依次在spss菜单里点选分析——相关——双变量，弹出相关分析对话框，将求相关的变量选入右边的变量框，然后直接OK，因为默认的相关类型就是pearson积差相关，要注意的是求相关的各列数据要同样的长度，另外要保证不是类型变量。结果主要看sig值，小于0.05即可算相关显著，就很OK了，相关系数旁有一个*，小于0.01有**，小于0.001是***

双变量方差分析结果描述spss的方法如下。1、通过双方变量分析得出结果相关性。2、主要看的是两者相交叉的位置，其他的都是相同的。3、可以看到当前的相关性是一个数值，没有出现星号，说明不是显著相关。4、下面就是显著性，显著性大于0.05，说明不是很显著，也就是说两者没有显著性差异。5、进行双变量相关分析的个体数需要超过三十才能有效。

pearson correlation 表示R值也就是皮尔逊相关系数R>0 代表两变量正相关，R<0代表两变量负相关。|R|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关；|R|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关；|R|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。

spss双变量相关分析结果如下：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、最后在输出中就能看到具体的数值了。

spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。spss皮尔森相关系数分析研究报告：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关。以上内容参考：百度百科-Pearson相关系数

1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，点击确定。4、确定后得出的结果，呈显著相关。5、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。6、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。

你所描述的问题是要用线性回归。就是analysis--regression---liner。那也就是y=ax+b。这样的。你就知道贡献率啦，看a就行了。

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1、打开电脑上安装好的spss软件，最好使用19.0以上版本。2、打开整理好的数据文件。3、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。4、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，然后点击确定。5、确定后得出的结果，呈显著相关。6、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。7、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。

如何进行相关性分析？在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将分析项定量变量放于分析框内，点击“开始分析”即可。结果如下：从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3.748，标准差为0.616，机会感知的平均值3.322以及标准差为0.602，以此类推。补充说明：对于相关分析，一般规范的表格格式是：p 值使用*号表示（标识在相关系数的右上角），p< 0.01使用2个*号表示；p< 0.05使用1个*号表示。同时SPSSAU也提供一个带具体p值的结果表格。

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。

pearson correlation 表示R值也就是皮尔逊相关系数。R>0 代表两变量正相关，R<0代表两变量负相关。|R|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关;|R|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关;|R|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。

两变量列联分析是双变量分析方法。根据查询相关公开信息显示，双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性，测量它们之间的预测或解释的能力，双变量统计分析技术包括，相关分析和回归分析，最常用的有检验两个连续变量相互关系的协方差和相关系数，以及检验两个离散变量相互关系的列联表。

在B4中输入=PMT(B$3/12,240,$A4)然后用鼠标拖拽，或复制到其他单元格

如下图：在黄色单元格（a3）输入公式=pmt(b2/b1,120,10000)然后选中a3:d6这个区域，执行模拟运算。在引用行位置选a1，在引用列位置选a2.

为了确定它们之间的经验关系。有两种类型的相关性：二元相关性和偏相关性。双变量相关是指对两个变量的分析，通常表示为X和Y，主要是为了确定它们之间的经验关系。另一方面，偏相关衡量两个随机变量之间的程度，其中去除了一组控制随机变量的影响。

双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性，测量它们之间的预测或解释的能力。双变量统计分析技术包括：相关分析和回归分析。

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双变量相关分析结果解读方法如下：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。如下图所示：2、然后，选择“分析中的相关分析下的双变量”栏目。如下图所示：3、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。如下图所示：

非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。SPSS（Statistical Product and 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”（SolutionsStatistical 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。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

试验或调查设计类型：随访研究本次分析的主要目的：了解发病次数的主要危险因素。数据类型及变量的说明：y：计数资料，发病次数；X1：分类变量，吸烟；X2:年龄，X3：性别X4:家庭收入……（各种性质的数据都有）拟采用的分析方法：logistic回归分析发病的相关危险因素。拟采用的分析软件：SAS对于Ⅲ型数据结构（同时含有定量和定性资料）统计分析方法的选择，原则上：根据研究者的需要,可分别选用对Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ型数据结构的统计方法进行进行分析。（1）把定性指标作为分组标志,把定量指标作为观测结果(或称反应变量),可选用定量资料的假设检验、判别分析等方法;（2）把定性资料数量化后看作定量资料,就将Ⅲ型数据结构转变成Ⅰ型数据结构,可选用相应的统计分析方法。如: 把性别按男记为0、女记为1使之量化;又如:对于ABO血型系统,可按如下的方法数量化,即令:A型:x1=1、x2=x3=0;B型:x2=1、x1=x3=0;O型:x3=1、x1=x2=0;AB型:x1=x2=x3=0。这里的x1,x2,x3被称为哑变量。（3）把定量资料离散化后看作定性资料,就将Ⅲ型数据结构转变成Ⅱ型数据结构,可选用相应的统计分析方法。如: 把年龄按≤35岁记为青年、〉35～≤50岁记为中年、〉50岁记为老年来划分。

这个需要从研究目的和假设中设置，不是根据统计结果设置。

spss线性回归分析应变量可以有一个变量。根据查询相关公开信息显示，因为线性回归是一种单因素分析方法，用于探讨一个自变量（解释变量）与一个因变量（应变量）之间的关系。在线性回归中，我们将一个因变量看作是由一个自变量和一个误差项构成的，因此只能考虑一个自变量对一个因变量的影响。如果有多个因变量需要同时研究，就需要使用多元线性回归、多重线性回归等多因素分析方法。因此，在SPSS中，线性回归分析的应变量只能有一个变量。

结果显示自变量与隐变量关系不明显。至于不明显的原因需要进一步诊断，比如通过残差图。残差图主要观察各个自变量和残差之间的关系。例如：存在离群点，存在非线性关系。那么数据需要做相应预处理。

严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！

你说的10组，指的是样本量，还是分组的组数鉴于你统计学语言表达不清，无法对你情况做判断

只能有一个

此时不能做协方差分析，而是应该采用回归分析

必须连续性资料

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。

因子是分组的意思，logit回归就是将自变量拉入协变量里的，回归控制，你可以看下协方差分析里的协变量用回归控制不同

协方差有应用条件，协变量对 自变量和因变量的影响 是相同的

在我们的研究过程中经常会出现除了关注的自变量和因变量，还有一些其他的因素也会影响因变量，但我们又不想考虑他们，这个时候就需要借助协方差分析了。比如，想研究不同教学方法的作用，那么自变量是教学方法，因变量是学生的成绩，但是我们知道学生最初的水平也对最后的成绩有影响，所以为了更好研究教学方法，我们需要采用统计的方法对学生原本的水平进行控制。 因素（自变量）：二分或分类变量 协变量：连续的等距或等比数据，且数据无界 因变量：连续的等距或等比数据，且数据无界 结果变量的每个值都应该是独立的 在每个组内，结果变量应该近似服从正态分布。可用 直方图 目测，用统计方法： 正态性统计检验方法（如K-S统计检验） 每个组的方差应该是近似的。统计检验： Levene统计量，若不显著，则齐性 （1）也就是协变量在自变量的不同水平之间是无差异的 （2）SPSS操作：独立样本t检验（或方差分析） 具体过程与结果见假设4 （1）线性关系可以用散点图来检验 （2） 检验各组的回归系数之间是否有差异。在此需要作 自变量和协变量的交互作用分析 ，且只看自变量和协变量之间的交互作用是否显著， 如果不显著表明协变量和因变量之间的关系不会因自变量各处理水平的不同而有所差异，即因变量对协变量的回归斜率相等 ，满足协方差分析条件；显著则不可进行。 在协方差分析中，协变量的作用是用于控制实验中我们不想关注但却会对因变量产生影响的变量，而且要求协变量与自变量之间没有交互作用。 但是值得关注的是，有一种特殊情况，也就是 协变量与自变量之间本身就相关，且协变量是连续变量时， 这种一个情况下， 协变量不再是用于被控制掉的变量，而是也变成自变量来作分析 。

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。

外部因素控制。在进行数据分析时，会存在外部因素对研究变量产生影响的情况，可以纳入这些因素作为协变量，以控制外部因素的影响。

这个在分析前就要考虑好的做数据分析，找我吧

相关与回归。描述和预测统计之后，相关与回归预测变量之间的关系，相关关系是变量间关系不能用函数精确表达，即不，对应而是点分布在直线周围。

spss熟练掌握，我可以代分析的，你怎么联系呢？

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。