分析

t值是按两个独立样本T检验（假设检验）的公式求出来，p值是根据t分布的概率，可以查表的到。建议你借一本本科的统计学教材看看，就全明白了。

问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于0.05就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于0.05，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>0.05说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于0.05，小于0.05组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于0.05，则差异不显著，相反，就是显著的

有如下模型：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据资料。原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。3、有序多分类logistic回归：因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。原理：将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归；须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等，如不满足，则使用无需多分类logistic回归。

1，不是。自变量可以不是二分类，因变量也可以不是。2，如果是无序分类资料，最好转换为二分类变量。有序分类资料可以换，也可以不换。连续变量没有必要。3，哑变量只能赋为0或1。其他没有规定。4，是的。5，hr就是exp(b),spss已经给你算出来了。ppv课学习网站

多分类无序logit回归1.打开数据，依次点击：分析--回归--多分类。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.设置因变量参考水平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

多分类无序logit回归1.打开数据，依次点击：分析--回归--多分类。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.设置因变量参考水平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

方差分析用于连续变量的推断统计：对于两组以上的连续变量要对其总体做平均数差异显著性检验，可以用方差分析，如：三组被试的身高分数做总体是否有差异的检验，可以用方差分析；而卡方检验主要用于间断变量的推断统计，如：已知三组不同性质的人员（老师、家长和学生）对于某一教育举措的观点的不同人数，要对其做总体上三种类型的人对于教育举措所表示的态度是否一致可以用卡方检验。

把技术资料定量化，如男定为1.女定为2，SPSS方法在百度上搜索”SPSS相关性分析“，有很详细的步骤。

统计学方法的正确抉择一。统计方法抉择的条件在临床科研工作中，正确地抉择统计分析方法，应充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计条件等。其中任何一个问题没考虑到或考虑有误，都有可能导致统计分析方法的抉择失误。此外，统计分析方法的抉择应在科研的设计阶段来完成，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后。对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：1.分析目的对于临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法达到研究者的什么目的。一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法。一是统计描述（descriptivestatistics），二是统计推断（inferentialstatistics）。统计描述，即利用统计指标、统计或统计表，对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征，有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断。统计表，如频数表、四格表、列联表等；统计，如直方、饼，散点等；统计指标，如均数、标准差、率及构成比等。统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验，如可信区间、t检验、方差分析、c2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等。还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析。相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析；回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量，如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重。2.资料类型资料类型的划分现多采用国际通用的分类方法，将其分为两类：数值变量（numericalvariable）资料和分类变量（categoricalvariable）资料。数值变量是指其值是可以定量或准确测量的变量，其表现为数值大小的不同；而分类变量是指其值是无法定量或不能测量的变量，其表现没有数值的大小而只有互不相容的类别或属性。分类变量又可分为无序分类变量和有序分类变量两小类，无序分类变量表现为没有大小之分的属性或类别，如：性别是两类无序分类变量，血型是四类无序分类变量；有序分类变量表现为各属性或类别间有程度之分，如：临床上某种疾病的“轻、中、重”，治疗结果的“无效、显效、好转、治愈”。由此可见，数值变量资料、无序分类变量资料和有序分类变量资料又可叫做计量资料、计数资料和等级资料。资料类型的划分与统计方法的抉择有关，在多数情况下不同的资料类型，选择的统计方法不一样。如数值变量资料的比较可选用t检验、u检验等统计方法；而率的比较多用c2检验。值得注意的是，有些临床科研工作者，常常人为地将数值变量的结果转化为分类变量的临床指标，然后参与统计分析，如患者的血红蛋白含量，研究者常用正常、轻度贫血、中度贫血和重度贫血来表示，这样虽然照顾了临床工作的习惯，却损失了资料所提供的信息量。换言之，在多数情况下，数值变量资料提供的信息量最为充分，可进行统计分析的手段也较为丰富、经典和可靠，与之相比，分类变量在这些方面都不如数值变量资料。因此，在临床实验中要尽可能选择量化的指标反映实验效应，若确实无法定量时，才选用分类数据，通常不宜将定量数据转变成分类数据。3.设计方法在众多的临床科研设计方法中，每一种设计方法都有与之相适应的统计方法。在统计方法的抉择时，必须根据不同的临床科研设计方法来选择相应的统计分析方法。如果统计方法的抉择与设计方法不一致，统计分析得到的任何结论都是错误的。在常用的科研设计方法中，有成组设计（完全随机设计）的t检验、配对t检验、成组设计（完全随机设计）的方差分析、配伍设计（随机区组设计）的方差分析等，都是统计方法与科研设计方法有关的佐证。因此，应注意区分成组设计（完全随机设计）与配对和配伍设计（随机区组设计），在成组设计中又要注意区别两组与多组设计。最常见的错误是将配对或配伍设计（随机区组设计）的资料当做成组设计（完全随机设计）来处理，如配对设计的资料使用成组t检验、配伍设计（随机区组设计）使用成组资料的方差分析；或将三组及三组以上的成组设计（完全随机设计）资料的比较采用多个t检验、三个或多个率的比较采用四格表的卡方检验来进行比较，都是典型的错误。如下表：表1常见与设计方法有关的统计方法抉择错误设计方法错误的统计方法正确统计方法两个均数的比较（成组设计、完全随机设计）成组设计的t检验、成组设计的秩和检验多个均数的比较（成组设计、完全随机设计）多个成组设计的t检验完全随机设计的方差分析及q检验、完全随机设计的秩和检验及两两比较数值变量的配对设计成组设计的t检验配对t检验、配对秩和检验随机区组设计（配伍设计）多个成组设计的t检验、完全随机设计的方差分析随机区组设计的方差分析及q检验、随机区组设计的秩和检验及两两比较交叉设计成组设计的t检验、配对t检验、配对秩和检验交叉设计的方差分析、交叉设计的秩和检验4.分布特征及数理统计条件数理统计和概率论是统计的理论基础。每种统计方法都要涉及数理统计公式，而这些数理统计公式都是在一定条件下推导和建立的。也就是说，只有当某个或某些条件满足时，某个数理统计公式才成立，反之若不满足条件时，就不能使用某个数理统计公式。在数理统计公式推导和建立的条件中，涉及最多的是数据的分布特征。数据的分布特征是指数据的数理统计规律，许多数理统计公式都是在特定的分布下推导和建立的。若实际资料服从（符合）某种分布，即可使用该分布所具有的数理统计规律来分析和处理该实际资料，反之则不能。在临床资料的统计分析过程中，涉及得最多的分布有正态分布、偏态分布、二项分布等。许多统计方法对资料的分布有要求，如：均数和标准差、t和u检验；方差分析都要求资料服从正态分布，而中位数和四分位数间距、秩和检验等，可用于不服从正态分布的资料。所以，临床资料的统计分析过程中，应考虑资料的分布特征，最起码的要求是熟悉正态分布与偏态分布。例如：在临床科研中，许多资料的描述不考虑资料的分布特征，而多选择均数与标准差。如某妇科肿瘤化疗前的血象值，资料如下表：某妇科肿瘤化疗前的血象值指标名例数均数标准差偏度系数P值峰度系数P值血红蛋白（g/L）98111.9918.820.1800.4590.0250.958血小板（×109/L）98173.5887.111.3530.0001.8430.000白细胞（×109/L）986.79302.7671.2070.0001.2020.013从上结果可见，若只看三项指标的均数和标准差，临床医生也许不会怀疑有什么问题。但是经正态性检验，病人的血红蛋白服从正态分布，而血小板和白细胞两项指标的偏度和峰度系数均不服从正态分布（P<0.05）。因此，描述病人的血小板和白细胞平均水平正确的指标是中位数，而其变异程度应使用四分位数间距。除了数据的分布特征外，有些数理统计公式还有其它一些的条件，如t检验和方差分析的方差齐性、卡方检验的理论数（T）大小等。总之，对于临床科研工作者来说，为正确地进行统计方法的抉择，首先要掌握或熟悉上述影响统计方法抉择因素；其次，还应熟悉和了解常用统计方法的应用条件。二。数据资料的描述统计描述的内容包括了统计指标、统计和表，其目的是使数据资料的基本特征更加清晰地表达。本节只讨论统计指标的正确选用，而统计表的正确使用请参阅其他书籍。1.数值变量资料的描述描述数值变量资料的基本特征有两类指标，一是描述集中趋势的指标，用以反映一组数据的平均水平；二是描述离散程度的指标，用以反映一组数据的变异大小。各指标的名称及适用范围等见表2。表2描述数值变量资料的常用指标指标名称用途适用的资料均数（X——）描述一组数据的平均水平，集中位置正态分布或近似正态分布中位数（M）与均数相同偏态分布、分布未知、两端无界几何均数（G）与均数相同对数正态分布，等比资料标准差（S）描述一组数据的变异大小，离散程度正态分布或近似正态分布四分位数间距（QU-QL）与标准差相同偏态分布、分布未知、两端无界极差（R）与标准差相同观察例数相近的数值变量变异系数（CV）与标准差相同比较几组资料间的变异大小从表中可看出，均数与标准差联合使用描述正态分布或近似正态分布资料的基本特征；中位数与四分位数间距联合使用描述偏态分布或未知分布资料的基本特征。这些描述指标应用时，最常见的错误是不考虑其应用条件的随意使用，如：用均数和标准差描述偏态分布、分布未知或两端无界的资料，这是目前在临床研究文献中较为普遍和典型的错误。

有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。1、Pearson相关系数 　　最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下： （适合做连续变量的相关性分析） （1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。 （2）极端值会对结果造成较大的影响 （3）两变量符合双变量联合正态分布。 2、Spearman秩相关系数 　　对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。（适合含有等级变量或者全部是等级变量的相关性分析）3、无序分类变量相关性　　最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。 OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。　　卡方检验用于检验两组数据是否具有统计学差异，从而分析因素之间的相关性。卡方检验有pearson卡方检验，校正检验等，不同的条件下使用不同的卡方检验方法，比如说满足双大于（40,5）条件的情况下要使用pearson卡方检验方法，另外的情况下要使用校正卡方检验方法。

1、先告诉你虚拟变量怎么操作：比如你这里的地理位置有三种取值：一环内1、一环外二环内2、二环外三环内3，那么只需要设置两个虚拟变量即可：地理位置1和地理位置2。当两个虚拟变量通过取0表示一环内，这样也就让一环内作为对照组；当地理位置1取1，地理位置2取0，则表示一环外二环内；当地理位置1取0，地理位置2取1，则表示二环外三环内。我不知道这个你是否能理解。你应该能理解，不然怎么直接就问我操作呢？嗯，这里就暂时相信你能理解吧。的确需要在transfer-recode到不同变量里操作的，那从原先“地理位置”一个变量转换成“地理位置1”和“地理位置2”两个虚拟变量，那就需要转换两次。首先将地理位置转换成第一个虚拟变量“地理位置1”，对照上面地理位置两个虚拟变量的定义，地理位置1的1表示一环外二环内，那么就将地理位置变量里的2转换为1，地理位置变量的1和3都转换为0，这样第一个虚拟变量就转换完了；再转换第二个虚拟变量地理位置2，在地理位置2中1表示二环外三环内，那么将地理位置变量中的3转换为1,地理位置的1和2转换0，这样第二个虚拟变量地理位置2也转换完了。这样就虚拟变量就转换成功了。2、散点图成竖直的直线，这没办法操作，本来分类变量与连续性数字变量的图形就是那样的。3、对数模型和半对数模型的具体操作，你可以下载SPSS的教程来对照看

表格需要发出来看看

【答案】：EA选项，|r|≤1。B选项，b表示X每增加一个单位时，Y平均改变b个单位。C选项，0＜r＜1时，b＞0。D选项，直线回归要求应变量y是来自正态总体的随机变量，而x可以是来自正态总体的随机变量，也可以是严密控制、精确测量的变量；相关分析则要求x，y是来自双变量正态分布总体的随机变量。

就是利用已知数据寻找规律

要怎么运用软件，关键在于你的目的是什么？不同研究目的，用的方法不一样，软件操作也就不一样了，是这样的一个先后顺序

一般情况都是需要的。实证+建模是论文最重要的部分。 实证分析根据难易程度可以分为几个层次： 第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。 第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。 第三个层次，计量分析，建立模型。 扩展资料 　　计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理；第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。

在Analyze 下拉菜单的Correlate 命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是Bivariate Partial 和Distance 对应于相关分析偏相关分析和距离分析1 Bivariate 计算指定的两个变量间的相关系数可以选择Pearson 相关(积差相关)Spearman 等级相关和Kendall 相关(这三种不同的相关计算相关系数的公式不同有兴趣的读者可查阅统计学方面的书籍) 同时对相关系数进行假设检验可选择进行单尾或双尾检验给出相关系数为0 的概率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2 Partial 计算两个变量间再控制了其他变量影响下的相关系数即偏相关系数可以进行单尾或双尾检验检验的假设是偏相关系数为0 然后给出偏相关系数为0 的概率还可以计算其他描述统计量3 Distance 对变量或观测值进行相似性或不相似性测度因此分析的变量可以是连续变量表频数分布的变量某些测度还可以适用于二值变量可以对原始数据和计算出的距离数据进行标准化

相关系数r=-0.075，负相关，但从P=0.715＞0.05来看，很显然两变量间没有统计学相关性。此类SPSS数据统计分析问题均可＋名里我QQ来给你代处理一下。

相关性分析的问题，求教高手，急急急！！！2014-02-27 22:52 提问者悬赏：20分 | 夏夜微凉1989 | 分类：网站使用

首先，你把A非常同意设置数值为1，B同意为2，C一般为3，D不同意，为4，E非常不同意为5。信度分析：步骤：分析——度量——可靠性分析，然后选入你所要分析的项目，例如，你要分析整个量表，就选如所有项目；若是一个维度，就只选一个维度下人项目。数据分析：得到的结果是克伦巴赫α信度系数，一般要大于0.7，最低不小于0.6，0.8就非常好了。我不知道你的问卷有没有分维度，如果有，可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察，计算量表各维度之间的相关系数。步骤：计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量，选入问卷所有项目，然后确定。数据分析：各个维度不出现相关即证明效度好，若有，也应该是低程度的相关。

审题需要具体分析、论证需要具体分析。实践中许多学生不会具体分析。所以有必要说说这个问题。1、讲清概念具体问题具体分析就是从实际出发，实事求是。从实际出发指我们想问题、办事情要把客观存在的实际事物作为根本出发点。从实际出发就是抓住具体问题。实事求是：实事：客观事物；求：研究。是：事物内部的规律性。实事求是指从实际对象出发，探求事物的内部联系及其发展的规律性，认识事物的特点、本质。书上说的定义：“具体问题具体分析是指在矛盾普遍性原理的指导下，具体分析矛盾的特殊性，并找出解决矛盾的正确方法。”2、具体分析的前提：（1）具体问题具体分析是在矛盾普遍性原理的指导下。矛盾存在于一切事物之中，并且贯穿于每一事物的始终，即事事有矛盾，时时有矛盾，这就是矛盾的普遍性。 就是承认矛盾，承认矛盾的普遍存在。（2）事实要掌握清楚、准确。以事实为依据，不可主观臆断。（3）要有较高的认识能力。（4）先就事论事，后就事论理。3、具体分析的对象：分析具体问题的特殊性、特征等矛盾的特殊性是指具体事物的矛盾以及每一矛盾的各个方面都有其特点。4、具体分析的目的：（1）揭示事物的本质、规律。在定义上，我以为应该加上一句，就是“揭示事物的本质、规律”。为什么？在实践中，学生具体分析了，可是分析的结果是错误的、片面的。一是忘记了普遍性原则，一是被具体的问题给迷惑了，一是忘记了具体分析的目的了。目的除了找出解决矛盾的正确方法，还应该有揭示事物的本质、规律。再说不找到事物的本质、规律，也很难找到解决问题的正确方法。因为要揭示本质、规律，那么，得出的判断就得具有普遍性、哲理性。（2）找出解决问题的正确方法。5、具体分析后得出的判断，要考量一下。有了揭示事物本质、规律这一条，学生在具体分析后，得出的结论就会衡量一下，这个结论是不是事物的本质、规律，这个结论有没有普遍性。也就是说具体分析后，认识了矛盾的特殊规律不能忘记矛盾的普遍规律。具体分析必须由个别到一般、由特殊性到普遍性。具体问题不一定具有代表性、典型性，因此由此得出的判断，也未必就是一类事物的本质，所以要“回头看一看”。6、具体分析的方法见海城博文《任务型作文分析事实材料的基本方法》7、示例：审题的例子：阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。（60分）2015年5月1日，《北京市轨道交通运营安全条例》正式实施。自此，视力残障者可携带导盲犬进站乘车。大部分人对导盲犬乘车表示理解，但也有人表示担忧，比如车厢内有小孩，见狗就哭怎么办？车厢环境密闭，导致过敏人群感染怎么办？……对此，你有何看法？请综合材料内容及含意作文，体现你的思考、权衡与判断。要求：选好角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭。作文题涉及到“导盲犬”乘车问题。【材料提出的问题很具体，一句话概括主要事件】作为考生，可能对“导盲犬”有所了解，但可能不细。要审好题，写好这篇作文，需要了解导盲犬和智障人群的如下知识，这是我们思考、权衡、判断的基础。【背景知识】导盲犬是经过严格训练的狗，是工作犬的一种。经过训练后的导盲犬可帮助盲人去学校、商店、洗衣店、街心花园等。导盲犬习惯于颈圈、导盲牵引带和其他配件的约束，懂得很多口令，可以带领盲人安全地走路，当遇到障碍和需要拐弯时，会引导主人停下以免发生危险。导盲犬具有自然平和的心态，会适时站立、拒食、帮助盲人乘车、传递物品，对路人的干扰不予理睬，同时也不会对他们进行攻击。导盲犬在我国大陆还算是新生事物，还没完全为人们所接纳。这里拿香港与大陆作个比较：在香港，无论是政府还是市民，都对导盲犬报以非常友善和支持的态度，据“知乎”介绍，公共交通设施方面，现在的港铁、专营巴士及山顶缆车的相关法例，均已列明陪同失明人士乘车的引路犬是可以登上有关车辆的。政府和公共机构，包括市民经常使用的公共设施（如康乐场地、文娱中心、公共图书馆、博物馆、公众街市等）均容许视障人士携同导盲犬进入。学校方面，如视障学生有需要携带导盲犬进入学校，校方会作出配合。而在大陆，最近几年才形成法治氛围。2015年5月1日，中国铁路总公司与中国残疾人联合会共同研究制定了《视力残疾旅客携带导盲犬进站乘车若干规定（试行）》并于5月1日正式实施。此日起：盲人可带导盲犬乘全国火车。有关导盲犬的更细的法规相继在北京、山东、上海、杭州出台。尽管如此，还存在一些法规冲突的地方，如《铁路旅客运输规程》第五十二条明确规定，动物及妨碍公共卫生(包括有恶臭等异味)的物品被禁止带上列车。导盲犬最终属于犬类动物，虽然它很和善但若按此法规，还是有可能被排挤。还有对待导盲犬的知识与素养还处于待培阶段。比如对待导盲犬要遵循“四不一问”的原则，不抚摸，不喂食，不呼唤，不拒绝，同时询问盲人是否需要帮助，拍照不要开闪光灯。在我国视障人士这一群体，约有一千六百万，他们属于社会弱势群体，盲杖出行，行动不便，安全隐患太多。免费申领的导盲犬自然是他们的最大依靠。有了这样一些背景知识，我们还得具有分析问题与解决问题的能力。就导盲犬乘车的问题，我们可以有如下解决的思路：【具体分析，先做价值判断】这就是“两害相对取其轻”。意思是两种利益同时放面前，当然是选择利益较大的那种，两种损害放在面前，当然是选择伤害较轻的那种。一言以蔽之，利弊权衡，自然选利重害轻。就导盲犬乘车来说，这是应该支持的。因为它可以帮助视障人士这一弱势群体，解决他们的安全出行问题。【得出判断】至于小孩与过敏人群，也应该顾及，但相比较而言，他们的问题要容易解决些，也有办法。带小孩的大人可以劝导孩子，过敏人群可以心胸宽阔些，离导盲犬远一些。【注意分析的角度】这样的问题的解决，说到底是人的心胸与素质问题。【本质分析】导盲犬乘车，可以会出现与私家犬相混的问题，这也容易解决，加以标志即可。现代社会，应当是充满温情，而不是自私狭隘的社会，不应该对视障人士冷漠，这就需要对导盲犬和视障人士友善，并记住“四不一问”。【联系分析，以小见大】由以上审题个例，我们可以大致梳理任务驱动性作文的审题步骤：1、审读作文材料与要求，明白任务指令像成都二诊作文，就要特别注意“思考、权衡、判断＂，发表对导盲犬乘车的看法。2、围绕材料核心，调动相关背景知识就成都二诊作文来说，其核心就是导盲犬乘车利弊及其解决。3、细致深入地思考，确立问题解决方案，做到“文以载道”如何细致深入地思考呢？【深入分析，思考即分析】一要注意运用哲学观念、道德思想对作文中的人与事加以审视；【分析要有高度，认识能力强：哲学知识】如成都二诊作文，就涉及到“主要矛盾与次要矛盾”“和谐社会”“关注弱势群体”“关注公众健康”等哲学、政治、道德和社会众多理念。二要从客观辩证角度进行分析【客观就是以事实为依据，辩证就是联系、发展、全面的分析】从成都二诊作文材料来看，导盲犬乘车利于视障人群，这是无疑的，作为社会公德，政府与社会都应该给予支持，并保持友善态度。不过导盲犬乘车，也会有些负面影响，这不能不顾及。总的来说，前者是“利”，后者是“害”；显然“利”重于“害”。这是解决问题的方向。后者虽然较轻，也不能不顾。主次兼顾，标本结合，这是解决问题的思路。【分析的目的是解决问题】作为考生，要特别注意“思考”“权衡”“判断”，显示出大气度、大胸怀、大境界。而最终又要化大为小，化虚为实，能切实解决问题，并具有可行性。

假设你表一的数据在A,B两列(共4行,文字在A列.数字在B列) 你将它复制到表二的A1:B4 然后表二的数据在E,F,G,H,I列(行列交叉处为空白,即E1),整个数据范围为E1:I8 然后在E1输入 =FV(B2,60,B1) 然后选中E1:I8 点击双变量求解菜单 在行引用中输入B1,列引用中输入B2*************如果不明白,可以发消息给我,我发个样表给你

相关系数r=-0.075，负相关，但从P=0.715＞0.05来看，很显然两变量间没有统计学相关性。此类SPSS数据统计分析问题均可＋名里我QQ来给你代处理一下。

看你显著性水平多少，如果要求0.05（也就是你的检验没问题的概率是95%）的话，由于0.332 < 0.05，表示假设检验犯第一类错误的概率为0.332，已经低于最低要求0.05，因而拒绝原假设是可靠的，所以应该是拒绝原假设。Pearson检验的原假设是不相关，所以拒绝就是相关，别搞反了！

因为你在错误操作我经常帮别人做这个的数据分析的

还是用PMT，把公式中贷款额单元格的列标前加$(锁定的意思)，利率单元格的行标前加$。公式就可以往右往下复制了我看不清你的图，类似$A4，B$3

在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；

你的数据文件中，共有几个变量？如果已有分组变量（如为：组别），则看一下该变量 的类型是否为数值型，不是的话，改成数值型试试

这个地方不用管的，不是控制变量

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】然后将因变量和自变量分别放入相应的框中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接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验然后我们能得到a=110.190，b=-0.391线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x

　　Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。　　二值logistic回归：　　选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。　　细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。　　然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。　　选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。　　点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。　　继续，确定。　　然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。　　第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。　　第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。　　在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。　　在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。　　此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。　　此外还有相关矩阵表和概率直方图，就不再介绍了。　　　　　　　　多项logistic回归：　　选择分析——回归——多项logistic，打开主面板，因变量大家都知道选什么，因变量下边有一个参考类别，默认的第一类别就可以。再然后出现了两个框框，因子和协变量。很明显，这两个框框都是要你选因变量的，那么到底有什么区别呢？嘿嘿，区别就在于，因子里边放的是无序的分类变量，比如性别，职业什么的，以及连续变量（实际上做logistic回归时大部分自变量都是分类变量，连续变量是比较少的。），而协变量里边放的是等级资料，比如病情的严重程度啊，年龄啊（以十年为一个年龄段撒，一年一个的话就看成连续变量吧还是）之类的。在二项logistic回归里边，系统会自动生成哑变量，可是在多项logistic回归里边，就要自己手动设置了。参照上边的解释，不难知道设置好的哑变量要放到因子那个框框里去。　　然后点开模型那个对话框，哇，好恐怖的一个对话框，都不知道是干嘛的。好，我们一点点来看。上边我们已经说过交互作用是干嘛的了，那么不难理解，主效应就是变量本身对模型的影响。明确了这一点以后，这个对话框就没有那么难选了。指定模型那一栏有三个模型，主效应指的是只做自变量和因变量的方程，就是最普通的那种。全因子指的是包含了所有主效应和所有因子和因子的交互效应的模型（我也不明白为什么只有全因子，没有全协变量。这个问题真的很难，所以别追问我啦。）第三个是设定/步进式。这个是自己手动设置交互项和主效应项的，而且还可以设置这个项是强制输入的还是逐步进入的。这个概念就不用再啰嗦了吧啊？　　点击继续，打开统计量对话框，勾选个案处理摘要，伪R方，步骤摘要，模型拟合度信息，单元格可能性，分类表，拟合度，估计，似然比检验，继续。打开条件，全勾，继续，打开选项，勾选为分级强制条目和移除项目。打开保存，勾选包含协方差矩阵。确定（总算选完了）。　　结果和二项logistic回归差不多，就是多了一个似然比检验，p值小于0.05认为变量有意义。然后我们直接看参数估计表。假设我们的因变量有n个类，那参数估计表会给出n-1组的截距，变量1，变量2。我们我们用Zm代表Exp（常量m+am1*变量1+am2*变量2+。。。），那么就有第m类情况发生的概率为Zn/1+Z2+Z3+……+Zn(如果我们以第一类为参考类别的话，我们就不会有关于第一类的参数，那么第一类就是默认的1，也就是说Z1为1)。　　　　有序回归（累积logistic回归）：　　选择菜单分析——回归——有序，打开主面板。因变量，因子，协变量如何选取就不在重复了。选项对话框默认。打开输出对话框，勾选拟合度统计，摘要统计，参数估计，平行线检验，估计响应概率，实际类别概率，确定，位置对话框和上文的模型对话框类似，也不重复了。确定。　　结果里边特有的一个表是平行线检验表。这个表的p值小于0.05则认为斜率系数对于不同的类别是不一样的。此外参数估计表得出的参数也有所不同。假设我们的因变量有四个水平，自变量有两个，那么参数估计表会给出三个阈值a1,a2，a3（也就是截距），两个自变量的参数m，n。计算方程时，首先算三个Link值，Link1=a1+m*x1+n*x2，Link2=a2+m*x1+n*x2，Link3=a3+m*x1+n*x2，（仅有截距不同）有了link值以后，p1=1/(1+exp(link1)),p1+p2=1/(1+exp（link2）),p1+p2+p3=1/(1+exp(link3)),p1+p2+p3+p4=1..　　通过上边的这几个方程就能计算出各自的概率了。　　　　Logistic回归到这里基本就已经结束了。大家一定要记熟公式，弄混可就糟糕了。希望能对你有所帮助呦。

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，如下图所示。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。

把握两个关键 1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么？你想解决什么问题？这是核心，是方向，这是业务把握层面。 2、全面理解数据。哪些变量，什么类型？适合或者可以用什么统计方法，这是数据分析技术层面。须把握三大关键：变量、数据分析方法、变量和方法的关联。 认识数据分析方法选择合适的数据分析方法是非常重要的。选择数据分析（统计分析）方法时，必须考虑许多因素，主要有： 1、数据分析的目的， 2、所用变量的特征， 3、对变量所作的假定， 4、数据的收集方法。选择统计分析方法时一般考虑前两个因素就足够了。 将变量与分析方法关联、对应起来

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“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。做logistic 回归分析，用enter, foward, backword不同方法，结果为何不同?答：当前进法和后退法给出的答案相同，这是模型稳健的一种象征，但并不总是这样。前进法和后退法无需得到相同回答的理由是特定变量的重要性常常取决于变量选择时模型中有哪些其他的变量。某一变量当另一变量（或一组变量）处在模型中时是重要的，而当这一变量（或一组变量）不在模型中时，它却不显著了。这称为抑制效应。几种变量的选择技术的比较：1、 前进法：把变量逐次引入模型中。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定引入的顺序（相关性最强的变量最先引入），最适于涉及样本含量小的研究。不能很好的解决抑制效应。2、 后退法：从模型中逐次剔除变量。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定剔除的顺序（相关性最弱的变量最先剔除）。评价抑制效应比前进法好。3、 最优子集法：选择使某一特定参数达到最大的变量子集，但计算困难。4、 全变量法（全部变量）：同时引入所有的变量。如果自变量多、样本含量小或缺失数据多，把所有变量都包括进来可能会出问题。二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍。Logistic 回归：变量选择方法：方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同的变量组构造多个回归模型。- Enter.一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。- 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。- 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。- 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。- 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。- 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。- 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。一般来说，backward更准确一些，后退法优于前进。但是变量太多，会很慢。stepwise用的最广泛，但也有人说慎用逐步回归的方法。总之，选哪种都行，选择拟合最好的就可以了。大致来说，就是决定系数R2最大的就是。

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

按住cotrol，一个个选或者按住shift点第一个，然后点最后一个，或者按control+a即可。SPSS分析变量时同时选中变量的方法：打开SPSS数据库，点击data-select，随后可以看到如下图所示的界面，每个条目的意思如下标注，假如我们需要选择契合度等于1的个案，那么首先点击第二个按钮，随后进行操作，然后点击OK即可。假如我们要随机选择个案，点击第二步中的第三个按钮。可以输入需要个案的百分比，也可以是第二个，比如30个个案从前面的60个个案中suiji选择。还可以按照过滤变量进行选择，但是过滤变量必须是0,1编码的，最后保留的就是编码为1的个案，编码为0的都过滤掉了。相关信息1、超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。2、改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。3、改进的日期／时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期／时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

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。

控制变量你自己选择啊。多看文献

多元回归分析中，要求所有变量须为等距尺度 (或译区间尺度，interval level of measurement)，或者是“0/1”(自变量)。如果变量的值仅属名目尺度(nominal)，亦即“1，2，3，4分别代表不同选项意义”这样的变量，是不可以放进去做回归分析的。严格上说，就连“低，中，高”这样的顺序尺度(ordinal)变量也不能回归分析。以你目前的情况，因变量是连续型的(亦即等距(区间)尺度)，而自变量是“1，2，3，4分别代表不同选项意义”这样的名目尺度变量，则可以把自变量化为虚拟变项(Dummy variables)，亦即“0/1”化，以便进行回归分析。以你的例子，“1，2，3，4分别代表不同选项意义”这样的自变量，设3个虚拟变项就够。当选答1，VAR_D1的值定为1，选答其余的(2,3,4)，VAR_D1的值定为0；当选答2，VAR_D2的值定为1，选答其余的(1,3,4)，VAR_D2的值定为0；当选答3，VAR_D3的值定为1，选答其余的(1,2,4)，VAR_D3的值定为0。亦即：若选答1，VAR_D1=1, VAR_D2=0, VAR_D3=0；若选答2，VAR_D1=0, VAR_D2=1, VAR_D3=0；若选答3，VAR_D1=0, VAR_D2=0, VAR_D3=1；若选答4，VAR_D1=0, VAR_D2=0, VAR_D3=0。(不要搞出个VAR_D4放进回归方程，不然的话会出现共线性问题)此外，若因变量未达等距尺度的要求(亦即不是连续型的)，只属“低，中，高”这样的顺序尺度变量，你有两种处理方法：(1)假设它是等距的，照样做回归分析；(2)用对数线性模型的Logit Loglinear Analysis处理 (较严紧的做法)至於你在书上看到的logistics回归方法，不适合你用啦。它是针对因变量为“0/1”二分的。当然，你也可以把你的资料降级，区分为两组，放进去做logistics回归，但这会丧失了许多资讯，太浪费了。

哑变量在回归分析中的应用，分析如下：哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响。季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为哑变量（dummy variables），记为D。举一个例子，假设变量“职业”的取值分别为：工人、农民、学生、企业职员、其他，5种选项，我们可以增加4个哑变量来代替“职业”这个变量。分别为D1（1=工人/0=非工人）、D2(1=农民/0=非农民)、D3（1=学生/0=非学生）、D4(1=企业职员/0=非企业职员)。最后一个选项“其他”的信息已经包含在这4个变量中了，所以不需要再增加一个D5（1=其他/0=非其他）了。这个过程就是引入哑变量的过程，其实在结合分析（conjoint analysis）中，就是利用哑变量来分析各个属性的效用值的。在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响，引入哑变量有两种方式：加法方式与乘法方式。所谓加法方式是指，哑变量作为单独的自变量，有独立的系数，从几何意义上来讲，就是只改变回归直线的截距（constant），不改变斜率（B）。而乘法方式则正好相反，不改变截距，只改变斜率，因为哑变量在回归方程中不是作为一个独立的自变量，而是与其中某一个自变量相乘后作为一个自变量。当然，也可以同时使用加法和乘法来引入哑变量，即同时改变截距和斜率。由于哑变量的取值只有0和1，它起到的作用像是一个“开关”的作用，它可以屏蔽掉D=0的case，使之不进入分析，在spss软件中就是filter的作用。

多元回归分析为什么不用EVIEWS？

SPSS数据分析心得小结_数据分析心得分享学习数据分析之spss分析工具，可真的不是一般的功夫，真的要很认真和很细心才能做得好spss。下面我来和大家分享一下关于SPSS数据分析心得小结，希望大家从这数据分析心得分享中能得到一些启示和指导。心得1：拿到一份数据，或者在看到国内外某个学者的文章有想法而自己手里的数据刚好符合这个想法可以做时，在整理好数据后不要急于建模。一定要对数据做缺失值处理、异常值处理。在数据预处理的基础上再进一步建模，否则可能得到错误的结果。心得2：承接心得1，数据预处理怎么做。一是缺失值的处理。我个人有几个看法：一是数据样本量足够大，在删除缺失值样本的情况下不影响估计总体情况，可考虑删除缺失值；二是数据样本量本身不大的情况下，可从以下两点考虑：1是采用缺失值替换，SPSS中具体操作为“转换”菜单下的“替换缺失值”功能，里面有5种替换的方法。若数据样本量不大，同质性比较强，可考虑总体均值替换方法，如数据来自不同的总体（如我做农户调研不同村的数据），可考虑以一个小总体的均值作为替换（如我以一个村的均值替换缺失值）。2是根据原始问卷结合客观实际自行推断估计一个缺失值的样本值，或者以一个类似家庭的值补充缺失值。心得3：承接心得1，数据预处理第二点异常值的处理。我大概学了两门统计软件SPSS和Stata，SPSS用的时间久些，熟悉一下，Stata最近才学，不是太熟。关于这点我结合着来说。关于异常值的处理可分为两点，一是怎么判定一个值是异常值，二是怎么去处理。判定异常值的方法我个人认为常用的有两点：1是描述性统计分析，看均值、标准差和最大最小值。一般情况下，若标准差远远大于均值，可粗略判定数据存在异常值。2是通过做指标的箱图判定，箱图上加“*”的个案即为异常个案。发现了异常值，接下来说怎么处理的问题。大概有三种方法：一是正偏态分布数据取对数处理。我做农户微观实证研究，很多时候得到的数据（如收入）都有很大的异常值，数据呈正偏态分布，这种我一般是取对数处理数据。若原始数据中还有0，取对数ln(0)没意义，我就取ln(x+1)处理；二是样本量足够大删除异常值样本；三是从stata里学到的，对数据做结尾或者缩尾处理。这里的结尾处理其实就是同第二个方法，在样本量足够大的情况下删除首尾1%-5%的样本。缩尾指的是人为改变异常值大小。如有一组数据，均值为50，存在几个异常值，都是500多（我这么说有点夸张，大概是这个意思），缩尾处理就是将这几个500多的数据人为改为均值+3标准差左右数据大小，如改为100。总结而言，我个人认为做数据变换的方式比较好，数据变换后再做图或描述性统计看数据分布情况，再剔除个别极端异常值。心得4：如何做好回归分析。经过多次实战，以及看了N多视频，上了N多课，看了N多专业的书。我个人总结做回归的步奏如下：1是承接心得1-3，对数据进行预处理，替换缺失值和处理异常值；2是将单个自变量分别与因变量做散点图和做回归，判定其趋势，并做好记录（尤其是系数正负号，要特别记录）；3是自变量和因变量一起做相关系数，看各个变量相关关系强弱，为下一步检验多重共线性做准备；4是自变量多重共线性诊断。若变量存在多重共线性，可采用主成分回归，即先将存在多重共线性的变量做主成分分析合并为1个变量，然后再将合并成的新变量和其余自变量一起纳入模型做回归；5是做残差图，看残差图分布是否均匀（一般在+-3个单位之间均匀分布就比较好）；6是报告相应结果。心得5：看到论坛上有网友问为什么他（她）老师不建议采用后向步进法处理变量多重共线性。记得张文彤老师说过他有个同学做过一个研究，即采用后向步进法剔除变量的方式去做回归，得到的结果犯错的几率比较大。张老师也不建议用这个方法处理多重共线性。处理多重共线性比较好的方法是做主成分回归。心得6：有个朋友问我在报到回归结果时用未标准化的回归系数好，还是用标准化后的回归系数好。我个人觉得这个问题仁者见仁智者见智，要看想表达什么。具体而言，如果想表达在其它条件不变的情况下，自变量X每变化1个单位，因变量变化多少个单位，这种情况用未标准化回归系数就好；如果想比较各个自变量对因变量影响的相对大小，即判断相对而言，哪个变量对因变量影响更大。这时需要消除量纲的影响，看标准化后的回归系数。心得7：这是投稿一篇SSCI外审专家提出的意见。我做的是无序多分类logistic回归模型。因变量分了5类，有一类个数比较多，达到300多，有1-2类个案比较少，只有30左右。专家提到了要做稳健性检验。这个用stata软件编程加一个robust即可解决问题。不知道在SPSS里面怎么做。欢迎知道的朋友一起讨论下。我个人认为这是一个好问题的。不做稳健性检验模型可能受一些极端值的影响，结果不稳定。可能本来显著的变量剔除1-2个样本后就变得不显著了。所以做回归分析稳健性检验也比较重要。PS：如果有可能，我希望在后面的心得中附上实际操作的步奏图和解释的。看看有没有人需要这个。不然可能说的一些东西需要的人能看明白，但还是不清楚怎么做。希望和大家一起交流学习。以上是小编为大家分享的关于SPSS数据分析心得小结的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

计量值数据是可以连续取值的数据，属于连续型变量。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。该类数据通常通过测量获取，如重量、强度、尺寸、标高、位移处理计量变量。

1、“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。2、回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。3、回归分析主要处理变量的统计相关关系。

1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。 （3）e = (e1，e2，…，ep)￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。 其矩阵形式为： x =AF + e . 其中： x=，A=，F=，e= 这里， （1）m ￡ p； （2）Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的； （3）D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1； D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。 我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e 称为X的特殊因子。 A = (aij)，aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。 2. 模型的统计意义 模型中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大(|aij|￡1)，表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。 因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依赖程度大。 将因子载荷矩阵A的第j列( j =1，2，…，m)的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1，2，…，p)所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1，2，…，m)都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。 3. 因子旋转 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。 旋转的方法有很多，正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax)。进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。 4.因子得分 因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。 设公共因子F由变量x表示的线性组合为： Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1，2，…，m 该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。 但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p，所以并不能精确计算出因子得分，只能对因子得分进行估计。估计因子得分的方法较多，常用的有回归估计法，Bartlett估计法，Thomson估计法。 （1）回归估计法 F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ (这里R为相关阵，且R = X ￠X )。 （2）Bartlett估计法 Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出。 F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X （3）Thomson估计法 在回归估计法中，实际上是忽略特殊因子的作用，取R = X ￠X，若考虑特殊因子的作用，此时R = X ￠X＋W，于是有： F = XR-1A￠ = X (X ￠X＋W)-1A￠ 这就是Thomson估计的因子得分，使用矩阵求逆算法(参考线性代数文献)可以将其转换为： F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠ 5. 因子分析的步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。 （i）因子分析常常有以下四个基本步骤： （1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析。 （2）构造因子变量。 （3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。 （4）计算因子变量得分。 （ii）因子分析的计算过程： （1）将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。 （2）求标准化数据的相关矩阵； （3）求相关矩阵的特征值和特征向量； （4）计算方差贡献率与累积方差贡献率； （5）确定因子： 设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标； （6）因子旋转： 若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。 （7）用原指标的线性组合来求各因子得分： 采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。 （8）综合得分 以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。 F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm ) 此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。 （9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。 在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题： · 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子集合，从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。 · 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。 · 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 Rotated Component Matrix，就是经转轴后的因子负荷矩阵， 当你设置了因子转轴后，便会产生这结果。 转轴的是要得到清晰的负荷形式，以便研究者进行因子解释及命名。 SPSS的Factor Analysis对话框中，有个Rotation钮，点击便会弹出Rotation对话框， 其中有5种因子旋转方法可选择： 1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大，亦即，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。 2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大，亦即，使每个变量中需要解释的因子数最少。 3.相等最大值法(Equamax)：综合前两者，使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大。 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin)：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化。 5.Promax 转轴法：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴。因子负荷量取2，4，6次方以产生接近0但不为0的值，藉以找出因子间的相关，但仍保有最简化因素的特性。 上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations)，在直交转轴法中，因子与因子之间没有相关，因子轴之间的夹角等於90 ufa01。后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations)，表示因子与因子之间彼此有某种程ufa01的相关，因素轴之间的夹角uf967是90ufa01。 直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息uf967会重叠，受访者在某一个因子的分uf969与在其他因子的分uf969，彼此独uf9f7互uf967相关；缺点是研究迫使因素之间uf967相关，但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。至於使用何种转轴方式，须视乎研究题材、研究目的及相关理论，由研究者自行设定。 在根据结果解释因子时，除了要看因子负荷矩阵中，因子对哪些变量呈高负荷，对哪些变量呈低负荷，还须留意之前所用的转轴法代表的意义。2,主成分分析（principal component analysis） 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 （1）主成分分析的原理及基本思想。原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。（2）步骤Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp 其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。进行主成分分析主要步骤如下：1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；2. 指标之间的相关性判定；3. 确定主成分个数m；4. 主成分Fi表达式；5. 主成分Fi命名；选用以上两种方法时的注意事项如下：1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions)，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data)，b，和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。 在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。 (1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果。首先，选择SPSS中Analyze－Data Reduction－Factor…，在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子，选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析。打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表。将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数，用类似方法得到其它主成分表达式。打开数据窗口，点击菜单项的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…，在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables，选定左边要分析的变量。点击Options，只构选Means，点确定后既得待分析变量的标准化新变量。选择菜单项Transform－Compute…，在Target Variable中输入：Z1（主成分变量名，可以自己定义），在Numeric Expression中输入例如：0.412（刚才主成分表达式中的系数）*Z人口数（标准化过的新变量名）+0.212*Z第一产业产值+…，点确定即得到主成分得分。通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价。很显然，这里的过程分为四个步骤：Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析。Ⅱ.计算主成分表达式系数。Ⅲ.标准化数据。Ⅳ.计算主成分得分。 我们的程序也将依该思路展开开发。（2）对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释我们学过主成分分析和因子分析后不难发现，原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵。而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵，所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算。 成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式。3,聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类的分析技术 。 在市场研究领域，聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体，运用这项研究技术，我们可以划分出产品的细分市场，并且可以描述出各细分市场的人群特征，以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响，合理地开展工作。 4.判别分析(Discriminatory Analysis) 判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品，建立较好的判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的1个新样品，判断它来自哪个总体。根据资料的性质，分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析；采用不同的判别准则，又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法。 费歇（FISHER）判别思想是投影，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴，使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小，而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大。贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率，就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。 距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别。即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式，将各样品数据逐一代入计算，得出各样品与各母体之间的距离值，判样品属于距离值最小的那个母体。 5.对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术。 运用这种研究技术，我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形，从而帮助您及时调整营销策略，以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象。 这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果，我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息。

进行一元线性回归分析时需要实现考察变量间是否存在数量上的依存。一元线性回归方程可以应用于：(1)描述两个指标变量之间的数量依存关系。(2)利用回归方程进行预测，把预报因子(即自变量X)代入回归方程可对预报量(即因变量)进行估计。(3)利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标。

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读，以及结合智能文字分析进行解读。操作步骤：放入X、Y项分析即可。

相关系数r是用来衡量两个变量之间线性相关关系的方法，当r=0时，表示两变量间无线性相关关系，当0＜|r|＜1时，表示两变量存在一定程度的线性相关．且|r|越接近1，两变量间线性关系越大．故A正确；由R2计算公式可知，R2越小，说明残差平方和越大，则模型拟合效果越差．故B错误；由残差图的定义可C正确；在利用样本数据得到回归方程的过程中，不可避免的会产生各种误差，因此用回归方程得到的预报值只能是实际值的近似值．故D正确．故选：B

你这个例数不过做这么多协变量

1）准备分析数据在spss数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地，它们对应的分级数值可以在spss数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击spss主菜单的逗analyze地下的逗regression地中逗linear地项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的逗[y]地变量，然后点击逗dependent地栏左边的向右拉按钮，该变量就移到逗dependent地因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地变量，选移到逗independent(s)地自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在逗method地框中选中逗enter地选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击逗statistics地按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①逗regression coefficients地回归系数选项：逗estimates地输出回归系数和相关统计量。逗confidence interval地回归系数的95%置信区间。逗covariance matrix地回归系数的方差-协方差矩阵。选择逗estimates地输出回归系数和相关统计量。②逗residuals地残差选项：逗durbin-watson地durbin-watson检验。逗casewise diagnostic地输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：逗outliers outside standard deviations地选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；逗all cases地选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击逗ok地，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：r 是相关系数；r square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；adjusted r square 调整后的判定系数；std. error of the estimate 估计标准误差。

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

在线性回归有,有上述关系.即：R^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性.

在线性回归有,有上述关系.即：r^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.r^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性.

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的逗Analyze地下的逗Regression地中逗Linear地项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的逗[y]地变量，然后点击逗Dependent地栏左边的向右拉按钮，该变量就移到逗Dependent地因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地变量，选移到逗Independent(S)地自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在逗Method地框中选中逗Enter地选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击逗Statistics地按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①逗Regression Coefficients地回归系数选项：逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。逗Confidence interval地回归系数的95%置信区间。逗Covariance matrix地回归系数的方差-协方差矩阵。选择逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。②逗Residuals地残差选项：逗Durbin-Watson地Durbin-Watson检验。逗Casewise diagnostic地输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：逗Outliers outside standard deviations地选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；逗All cases地选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击逗OK地，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

对用来衡量模拟效果好坏的几个量,即相关指数,残差平方和,相关系数及残差图中带状区域的宽窄进行分析,残差平方和越小越好.回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值;以及回归方程的局限性.判断即可.解:,相关指数可以刻画回归模型的拟合效果,越接近于,说明模型的拟合效果越好;故正确.,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越差,故正确;,回归方程一般都有时间性,例如不能用世纪年代的身高,体重数据所建立的回归方程,描述现在的身高和体重的关系.正确.,回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值,不是精确值,不正确.故选:.本题考查回归分析,本题解题的关键是理解对于拟合效果好坏的几个量的大小反映的拟合效果的好坏,是对回归分析的思想,方法小结.要结合实例进行掌握.本题是一个基础题.

A、相关指数R2可以刻画回归模型的拟合效果，R2越接近于1，说明模型的拟合效果越好；故A正确．B、在线性回归模型中，R2表示解释变量对预报变量的贡献率；故B正确．C、R2越接近于1，表示解释变量和预报变量的线性相关关系越强；故C正确．D、若残差图中个别点的残差比较大，则应确认在采集样本点的过程中是否有人为的错误或模型是否恰当，故R2越接近于1，表明残差平方和越小，故D不正确．故选：D

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

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这是什么意思qwq

年龄不作为虚拟变量二元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。

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在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。在相关分析中，变量y与变量x的密切程度是一回事。即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。相关分析中所涉及的变量y与x全是随机变量。而回归分析中， 因变量y是随机变量， 自变量x可以是随机变量， 也可以是非随机的确定变量。 通常的回归模型中， 我们总是假定x是非随机的确定变量。相关分析的研究主要是为刻画两类变量间线性相关的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小， 还可以由回归方程进行预测和控制。

局部变量只在其作用域（即所在子块）内有效。函数参数分形参和实参，都可以是变量，主要用于函数调用。

共同的病因是分类不当。1、黄河的前或后加治理2、水果改为果蔬品3、等书报改为等书刊。

随着互联网的不断发展，程序员在学习JavaScript编程开发上也有了更多的了解，今天我们就简单分析一下关于JavaScript编程解析机制以及闭包的一些常见问题。js解析机制：js代码解析之前会创建一个如下的词法环境对象(仓库)：LexicalEnvironment{}在扫描js代码时会把：1、用声明的方式创建的函数的名字;2、用var定义的变量的名字存到这个词法环境中;3、同名的时候：函数声明会覆盖变量，下面的函数声明会覆盖上面的同名函数;4、函数的值为：对函数的一个引用;变量的值为undefined;5、如果用函数表达式的方式创建一个函数：varfn=function(){}这样词法环境中存的是一个变量名fn，并赋值为undefined;在调用函数的时候如果在函数上面调用就会出现和变量一样的情况报错undefined;这也是以两种不同方式创建函数的区别;闭包：定义：(有多种定义)1、(比较通俗的定义)：函数嵌套函数，内部函数可以引用外部函数的参数和变量，这些参数和变量不会被垃圾回收机制所回收;2、在计算机科学中，闭包是词法闭包的简称，是引用了自由变量的函数，这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外(意思就是不会被销毁)。3、闭包是由函数和其相关的引用环境组合而成的实体。(潜台词就是这个函数将和引用环境同时存在，必须有引用)综合来说，不管怎么定义都是在围绕着两个本质：函数在引用变量，这个变量将不会被销毁。闭包的一个作用就是：我们能够通过闭包的方法来在外部访问到一个内部函数的变量;很多人在解释闭包的时候都会把子函数return出去以后在外部调用，其实无论在哪里调用，闭包都已经形成了，只要是函数嵌套函数，并且子函数引用了父函数的变量，(不论子函数有没有被调用，电脑培训认为这个用一种方法证明：在子函数内部打断点，在f12中观察闭包里的内容，已经出现了引用函数，这时候调用还没有被执行)这个时候闭包已经形成了。

特点：针对某一概念或某一观点、事理进行阐述、论证的议论文。写作时要抓住概念、观点、事理的基本含意，论证清楚什么是或是什么、不是什么。准确而深刻地阐述清楚中心问题和它的规定范围。通篇的论说是建立在概念的阐释与辨析上。总之，写作者的任务是对给定的对象进行阐释。论证要有条理性，对道理的阐述要透彻而深刻，抓住本质。写法：①引述材料，诠释核心概念含意，提出论点。揭示概念的内涵、特征、性质等。注意不要脱离作文材料的含意。②分解概念、论点，分层论证。③层次清晰，逐步推导。④抓住要素，或递进或对照或并列安排结构层次。⑤辩证论理，阐明关系。

确定变量之间是否存在相关关系，可以用协方差。如果协方差为正数则说明两组数据正相关，负数则对应负相关。

在这个模块，将两个变量选进去，看sig的值是否小于0.05或者看相关系数右上角是否有*号，如果小于或者有星号就表示两变量显著相关

可以采用简单的相关分析 也可以试着采用回归分析，不过回归分析一次只能一个因变量。。也可以用 典则相关分析

两个分类变量的相关性分析采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理。按照相关关系形态划分，可以分为线性相关和非线性相关。在直角坐标系里，两个变量的观测值的分布大致在一条直线上，那么这两个变量之间的相关关系是线性关系；如果在直角指标系内，两个变量的观测值分布是一条曲线，那么它们之间的相关关系是非线性相关。按照变量的个数划分，可以分为单相关，复相关和偏相关。单相关是两个变量之间的关系，这两个变量一个是因变量，一个是自变量。两个变量的相关关系分析也被称为二元变量相关分析。复相关是指三个或三个以上的变量之间的关系，即一个因变量对两个或两个以上自变量的相关关系。偏相关综合了单相关和复相关的特点，当一个变量与多个变量相关，但是只关心其中一个因变量与自变量的关系，需要屏蔽其他因变量对自变量的影响，这样的相关关系就叫做偏相关。相关性分析：相关性分析是一种统计学方法，通常用于研究两个或多个变量之间的关系。在相关性分析中，我们可以通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示负相关，0表示无相关，1表示正相关。相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。判断数据是否具有相关关系，最直观的方法就是绘制散点图。要判断多个数据的之间的关系，散点图的绘制就会显得比较繁琐，这时候要选择绘制散点矩阵。相关性分析是一种非常重要的统计学方法，可以帮助我们研究和理解变量之间的关系，从而为实际决策提供有力的支持。

简单点说先看Sig.值，如果这个值<0.05，那说明有意义，然后看相关系数，系数的绝对值越大说明相关程度越大，不过这个是线性相关系数，如果系数小也不能说明没相关程度，可以画出散点图，看一下是否存在曲线相关。

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”。