分析

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”。

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”。

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”。

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果。

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”。

相关分析是反映两个变量间的依存关系。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，这一组点集称为“散点图”。根据散点图，当自变量取某一值时，因变量对应为一概率分布，如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同，则说明因变量和自变量是没有相关关系的。反之，如果，自变量的取值不同，因变量的分布也不同，则说明两者是存在相关关系的。两个变量之间的相关程度通过相关系数r来表示。相关系数r的值在-1和1之间，但可以是此范围内的任何值。正相关时，r值在0和1之间，散点图是斜向上的，这时一个变量增加，另一个变量也增加；负相关时，r值在-1和0之间，散点图是斜向下的，此时一个变量增加，另一个变量将减少。r的绝对值越接近1，两变量的关联程度越强，r的绝对值越接近0，两变量的关联程度越弱。

相关分析研究变量之间的相互关系的密切程度关系。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。相关分析的特点：1、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。2、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。3、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”。

新材料作文题目及分析、例文 一根据所给材料，联系实际，写一篇议论文。 《庄子》中有这样一则寓言：朱平曼喜好剑法，总想练就一身独步天下的绝技。他听说有个叫支离益的人善长屠龙之术，便赶去拜支离益为师，立志将这种人间稀有、世上少见的剑法学到手。他苦学苦练了三年，倾家荡产也在所不惜。终于他的屠龙剑术已达到炉火纯青的地步，便辞别了老师，开始仗剑闯荡江湖，希望杀尽天下害龙，显姓扬名。然而他四处寻觅却找不到一条龙的影子。其所谓的一身绝技，最终也没有任何用武之地。 提示： 1、可以论证盲目空想者的一事无成。 2、可以论证脱离实际的理论毫无价值。 3、可以论证单纯苦学苦练而不动脑筋、不讲实效，必然劳而无功。 -------------------------------------------------------------------------------- 二根据所给材料，联系实际，写一篇议论文。 由迷茫到彻悟 这是一则禅宗故事。从前，有一位少年，渴望练就一身超群的剑术，便千里迢迢来到一座仙山求教于一位世外高人。这位少年一心想早日成名，跪拜之后，便说：“我决心勤学苦练，请问师傅需要多久才能学成下山？”师傅答道：“十年。”少年嫌太长，就说：“假如我全力以赴，夜以继日，需要多长时间？”师父说：“这样大概要三十年。”少年大吃一惊：“为什么全力以赴反而要三十年呢？”师父不答。少年又说：“我一定要不惜一切代价，拼死拼活修练，争取早日成功。”师父说：“那么，你就得跟我学至少七十年。”少年冥思苦想，良久，终于大悟。 提示： 1、可以论证学业、事业都需要脚踏实地，日积月累，切忌急功近利，妄想一步登天。 2、可以论证成功的道路欲速则不达。 3、可以论证为师者应如何启迪学生战胜自我。 -------------------------------------------------------------------------------- 三根据所给材料，联系实际，写一篇议论文。 决定胜负的铜钱 这是禅宗里的一个故事。古代有一位智勇双全的将军，一次，他率军对敌，但双方兵力悬殊，他的全部人马只及对方十分 之一，因此众将士有点信心不足。这位将军就到一座庙里求神问卜，然后，他取出一枚铜钱，当着众将士说：“胜负在天，就让神灵决定我们的命运吧！如果铜钱落地后正面朝上，神将保佑我们战无不胜；如果正面朝下，是神让我们失败，我们只有听天由命。”说着，将军轻轻向上一抛，铜钱落地，正面朝上，顿时全军欣然。接着将军又抛了一次，还是正面向上。这样，将士们欢腾雀跃，士气大振，终于获得全胜。凯旋归来后，将士们纷纷提出要感谢神灵的保佑。这时，将军才拿出铜钱让大家看，原来，这枚铜钱的两面都是正面。众位将士这才恍然大悟，保佑他们获胜的不是神灵，而是自己。 提示： 1、可以论证从来就没有救世主，人的命运掌握在自己手中，气可鼓，不可泄。 2、可以论证关键时刻巧妙机智地进行鼓舞激励的重要作用。 3、可以论证充满信心，振奋精神，就能发挥出巨大的潜能。 -------------------------------------------------------------------------------- 四请根据这一段材料，写一篇800字左右的议论文。 有人问三个砌砖工人：“你们在做什么？”第一个工人不假思索地说：“砌砖。”第二个工人想了想说：“我在赚工资。”第三个工人却说：“我正在建造世界上最富特色的房子。”后来前两个工人一生都是普通的砌砖工人，而第三个工人却成了有名的建筑师。 提示： 三个人的回答道出了每个人对这一工作意义的认识。第一个工人把砌砖看成毫无目的的工作，既看不到工作的意义，又认识不到劳动的价值，自然是敷衍塞责，缺乏责任感与上进心。第二个工人是为了赚钱而工作，砌砖的目的就在于挣钱，自然是给多少钱干多少活，不思进取，人的主观能动作用就难于发挥出来。第三个工人热爱本职工作，把它看成是一种创造，他有浓厚的兴趣，有强烈的进取心和高度的责任感，这样的人怎能不成为有名的建筑师呢？ 参考论据： 古之人有云：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”王进喜挖井，郝建秀织布，张秉贵站柜台卖糖果，倪志福钻研钻头，雷锋开车……他们都热爱本职工作，在平凡的岗位上做出了不平凡的成绩。 -------------------------------------------------------------------------------- 五阅读下面一组材料，结合实际情况写一篇议论文。 材料一： 阿基米德是古希腊数学家、力学家。在他75岁的时候，一天正蹲在地上看他画的几何图形，残暴的罗马士兵闯进来，拔出了利剑。阿基米德坦然说：“等一下杀我的头，给我一会儿工夫，让我把几条定理证完，不能给后人留下不完整的定理呵！”可是罗马士兵的剑已经砍下，阿基米德大叫：“我还没完成——”便离开了人世。 材料二： 瑞典化学家诺贝尔，经无数次失败后，终于成功地发明了黄色炸药。在进行最后一次火药制作实验时，火药爆炸了。他从爆炸的火与硝烟中跑出来，全身多处都流着鲜血，而他却高兴地大呼：“我成功了！” 材料三： 居里夫人成年累月在实验室里与镭、钍、铀等放射性元素打交道。由于长期受到放射性物质的照射，居里夫人后来患了恶性贫血而死。她所发现的放射性元素镭，曾用来治疗癌症，医好了许多病人，而她自己却死在镭的手中。 提示： 三位科学家不同国度，不同时代，研究领域也各自不同，但他们有着相似点：那就是对所从事的科研事业，都具有执着忘我的可贵精神。抓住三则材料的“共性”，进行“求同概括”，便会准确把握材料的中心论点了。 参考命题： 《可贵的执著精神》 《成功者的启示》 -------------------------------------------------------------------------------- 六根据下面给出的这则材料，自拟文题，写一篇800字左右的议论文。 某鞋厂派了两名推销员，一同飞往一个海岛开辟市场。刚一下飞机，他们就了解到所有岛民从来没有穿鞋的习惯。推销员甲心里凉了半截，立即向厂里发出电报：“这里没有市场，预计他们的需求量为零！”推销员乙却惊喜万分，也立即向厂里发了电报：“市场前景广阔，他们的需求量将从零开始。” 提示： 为什么同样的信息，会在甲乙两个推销员身上产生截然不同的反馈呢？这就要分析他们对同一事物的不同认识。从市场的需求看，是只看现状，还是看发展？从观察事物的方法看，是只看一面，还是看两面？从主观认识上看，是积极地开辟还是消极地对待？ 运用辩证的观点，联系现实生活，是写好这类文章的关键。 -------------------------------------------------------------------------------- 七下面是诗人艾青写过的一首短诗，联系现实生活写一篇议论文。 离开了时间/就没有了生命； 生命和时间/紧密相依连； 失去了时间/生命就成了虚幻； 没有了生命/时间就成了云烟。 提示： 如果材料的内容，是谈人或事物之间的关系，那么人与人之间，人与物之间，物与物之间的辩证关系就是材料的中心。这则材料谈的是“生命”与“时间”的辩证关系：两者相互依存，时间的价值就是生命的价值；如果说生命的价值在于过程，那么这过程是按时间来计算的、来体现的。“珍惜生命的分分秒秒”就是这则材料的中心意思。 参考命题： 《时间与生命》 《时间就是生命》 《虚度时光，就是害人害己》 -------------------------------------------------------------------------------- 八筛选以下材料，联系实际立论作文，并自拟标题。 1、战国时期赵王实行胡服骑射政策。 2、秦始皇大兴土木，修筑阿房宫，筑万里长城。 3、汉代王昭君出塞，为帝业实施和亲政策。 4、鲁迅就如何对待外国文化问题，写了《拿来主义》。 5、我国当前实行的改革开放政策。 6、清代搞闭关锁国行不通后又搞求荣卖国。 提示： 该题重在训练从多种材料中找到内在联系紧密的东西，并结合实际生活选好议论角度，确立议论的论点。 就材料而言，1、3、4都有联系，均表现出要勇于向外部世界（外国和外族）学习。5 说的是当今所面临的问题，是我国现行的根本国策，与1、3、4 也有联系，而2 与其它各项联系不大。6 说的是闭关锁国政策与改革开放向国外友人学习的问题。从反面意义上看，6 与1、3、4、5均有关系。搞清这些关系有助于把握整体材料的精神，为立论说理打下基础。 文章标题可《今天还要“拿来”》、《从胡服骑射说起》。r>-------------------------------------------------------------------------------- 　九　中央电视台“焦点访谈”节目报道了贫困地区教师应邀来京访问的消息。讲礼仪的把教师带到京城一些闪闪发光的地方参观访问。当客人们在一家五饭店里面对制作考究的酒席时，他们感到茫然无措。此时摄影师把镜头对准了一位在暗暗抽泣的女教师。好心的记者告诉她，这一桌酒水至少要两千多元。女教师哭着说：“这等于我两年的工资，太浪费了……”。 要求： 1、为上面文字续写一个议论抒情的结尾，从而表明笔者的观点。不超过100字。 2、就给的材料确立两个联系实际值得议论的论点。 3、以《礼仪杂谈》为题，写一篇针对社会青年思想实际的随笔，不少于600字。 提示： 其一，训续写能力和运用综合表达方式的能力。关键在于贯通文章，使续写语句从内容到表达与前文联系自然、紧密，读起来语脉畅通。承前文可作如下续写：在那奢华的氛围里，她感到的是高规格礼遇的温暖吗？还是想到了自己学生们吃的是粗茶淡饭？她的眼泪是感激？ 是伤心？或者还是愤怒？在当今崇尚财富的风习确实是举一世而皆然，它甚至曲折地反映在“礼仪”里。 其二，根据材料确立论点的能力。可从主人待客的礼仪或多或少地暴露出主人的价值观来立论，谈谈价值观影响着礼仪观；还可用立论，谈我们应该树立为更多人着想的观念。也可从思维方法上来立论，确立出其他论点。 其三，“随笔”、“杂谈”一般属于杂文范畴。起笔自由，针对性强，结构灵活，语言活泼。所论的内容该是与“礼仪”相关。 　 -------------------------------------------------------------------------------- 十深秋，黄叶纷纷从枝头上落下来。有位哲人看到了说：“落叶并非殒落，是胜利凯旋！” 要求： 分析、理解材料寓意，联系现实生活写一篇议论文。 提示： 所给材料是寄寓性材料，寓意是蕴含在字里行间的，必须透过文字表面，挖掘其深层内涵，方能捕捉材料中心。“落叶并非殒落，是胜利凯旋”，否定了“殒落”而肯定了“凯旋”。哲人否定黄叶因死亡而落下，而肯定它是胜利者的归宿。它落到树根化为另一种生命的营养，再去滋润一种新的生命。落叶的殒落，只是生命转化为另一种生命，因此，哲人不认为落叶是殒落，而是胜利的回归。 参考命题： 《“落叶”是值得赞美的》 《奉献--永恒的美德》 十一阅读下面这则寓言故事，联系实际，自拟文题，写一篇800字左右的议论文。 枭遇到鸠，鸠曰：“子将安之？”枭曰：“我将东徙。”鸠曰：“何故？”枭曰：“乡人皆恶我鸣，以故东徙。”鸠曰：“子能更鸣，可矣；不能更鸣，东徙犹恶子之声。” 提示： 1、译文： 枭遇到鸠，鸠说：“你要去哪里？”枭说：“家乡的人都讨厌我的鸣叫声，所以我要向东迁徙。”鸠说：“你（若是）能够改变自己的鸣叫声，还可以；如果不能改变鸣叫声，向东迁徙，（那里的人）仍然会讨厌你的鸣叫声。” 2、材料的重心是“治标”与“治本”的问题。既可以顺向思考，写《治标不如治本》，也可以逆向命题，写《治标未必不如治本》。还可谈“标本兼治”，谈怎样才能“治本”等问题。亦可以联系反腐败等现实来写。 -------------------------------------------------------------------------------- 拾叁就一则寓言故事，联系思维方法的实际，写篇叙议结合的文章。题目自拟。 一位客人到朋友家作客，受到了朋友的热情款待。为他的到来主人准备了丰盛的午餐，特别是做了十分可口的红烧鲤鱼和鲜美可口的鲍鱼汤。客人吃得十分满意，临别时主人盛情相让，让客人喝了一大碗鲍鱼汤，之后还嫌接待不周，于是又送上了一大碗，还十分热情地说：“再喝一碗鲜鱼汤吧！”于是客人盛情难却，勉强喝了下去，没想到主人又端来一碗，又说：“再来一碗吧！”最后客人只好婉言谢绝，心想：“以后再也不能到这里来做客了……。” 提示： 这篇寓言故事的主旨是告诫人们好事也要有分寸地去做。如果做过了火，就会走向反面。这是一种思维方法问题。立论作文时可就这方面问题联系实际。 可以用故事中的一句话（如《再来一碗鲜鱼汤吧！》）为题，也可综合故事主旨，用自己的语言立题，例如：《好事也不能过头》或者《分寸是十分重要的》等等。

在spss中，如果想在相关分析的同时控制某些无关变量，可以做偏相关分析。依次在菜单里选分析——相关——偏相关。然后把求相关的变量和控制变量（或称协变量）各自选入对应的框就可以分析了。

自变量和因变量

相关分析中的两个变量是随机的，是可以用适当的统计指标表示出来的过程。 扩展资料 相关分析中的两个变量是随机的.，相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，主要是对总体中的因果关系的分析，一般来说，相关分析是可以用适当的统计指标表示出来的过程。

相关分析中的两个变量是自变量和因变量，而且都是随机变量，回归分析中的两个变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数。 相关分析 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。 回归分析与相关分析的区别 1.进行相关分析时不必事先确定两个变量中哪个是自变量哪个是因变量，而进行回归分析时，则必须事先确定自变量和因变量。 2.相关分析中的两个变量都是随机变量，而回归分析中的两变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量。 3.计算相关系数的两变量是对等的，改变两者的位置并不影响相关系数的数值，而回归分析中对于一种没有明显因果关系的两变量，可以求得两个回归方程，一个为为Y倚X的回归方程，另一个为X倚Y的回归方程 4.相关分析只能分析两变量的相关程度和方向，而回归分析要比相关分析更深入，更具体，它要分析因变量是如何随着自变量的变化而发生变化的。

分析：全局变量作为C语言的一个知识点，虽然我们都了解它的特点，但在实际教学过程中应用得并不是很多。由于全局变量的作用域是从定义变量开始直到程序结束，而对于编写有多个返回值的C语言函数，我们可以考虑把要返回的多个值定义成全局变量。当函数被调用时，全局变量被更改，我们再把更改后的全局变量值应用于主调函数中。函数被调用后被更改后的全局变量值即为函数的数个返回值。下面以一个实例演示该方法的应用。 实例：编写函数求3个数中的最大值与最小值。 方法：把最大值、最小值分别定义成2个全局变量max、min，在用户自定义函数中把求出来的最大值与最小值分别赋给全局变量max、min。函数调用完毕后全局变量的max、min值即保存了函数要求返回的值。程序参考代码如下： #include "stdio.h" #include "conio.h" int max,min;/*定义两个全局变量用于保存函数返回值*/ void max_min(int a,int b,int c) /*定义求最大最小值的函数*/ {max=min=a; /*初始化最大最小值*/ if(max if(max if(min>b)min=b; if(min>c)min=c; } main() {int x,y,z; printf(" 请输入3个整数： "); scanf("%d,%d,%d",x,y,z); max_min(x,y,z) /*调用求最大值与最小值的函数*/ printf("三个数中的最大值为:%d;最小值为:%d",max,min);/*输出最大值与最小值*/ getch(); }

在学习java编程开发语言的过程中，我们掌握了线程与线程池等相关技术知识。今天，北大青鸟昌平计算机学院就关于线程安全问题给大家做一个简单的说明和介绍，一起来了解一下吧。线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。什么时候考虑到线程安全：一个对象是否需要线程安全，取决于该对象是否被多线程访问。这指的是程序中访问对象的方式，而不是对象要实现的功能。要使得对象是线程安全的，要采用同步机制来协同对对象可变状态的访问。Java常用的同步机制是Synchronized，还包括volatile类型的变量，显示锁以及原子变量。在多个线程中，当它们同时访问同个类时，每次执行的结果和单线程结果一致，且变量值跟预期一致，这个类则是线程安全的。锁的特性锁机制的两种特性：互斥性：即同一时间只允许一个线程持有某个对象的锁，通过这种特性来实现多线程中的协调机制，这样在同一时间只有一个线程对需同步的代码块(复合操作)进行访问。互斥性我们也往往称为操作的原子性。可见性：必须确保在锁被释放之前，对共享变量所做的修改，对于随后获得该锁的另一个线程是可见的，否则另一个线程可能是在本地缓存的某个副本上继续操作从而引起不一致。挂起、休眠、阻塞和非阻塞挂起：当线程被挂起时，其会失去CPU的使用时间，直到被其他线程(用户线程或调试线程)唤醒。休眠：同样是会失去CPU的使用时间，但是在过了指定的休眠时间之后，它会自动激活，无需唤醒(整个唤醒表面看是自动的，但实际上也得有守护线程去唤醒，只是不需编程者手动干预)。阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程被挂起，直到满足可操作的条件。非阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程不是被挂起等待，而是继续执行其余事情，等待条件满足了后，收到了通知(同样是守护线程去做)再执行。

在学习java编程开发语言的过程中，我们掌握了线程与线程池等相关技术知识。今天，北大青鸟昌平计算机学院就关于线程安全问题给大家做一个简单的说明和介绍，一起来了解一下吧。线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。什么时候考虑到线程安全：一个对象是否需要线程安全，取决于该对象是否被多线程访问。这指的是程序中访问对象的方式，而不是对象要实现的功能。要使得对象是线程安全的，要采用同步机制来协同对对象可变状态的访问。Java常用的同步机制是Synchronized，还包括volatile类型的变量，显示锁以及原子变量。在多个线程中，当它们同时访问同个类时，每次执行的结果和单线程结果一致，且变量值跟预期一致，这个类则是线程安全的。锁的特性锁机制的两种特性：互斥性：即同一时间只允许一个线程持有某个对象的锁，通过这种特性来实现多线程中的协调机制，这样在同一时间只有一个线程对需同步的代码块(复合操作)进行访问。互斥性我们也往往称为操作的原子性。可见性：必须确保在锁被释放之前，对共享变量所做的修改，对于随后获得该锁的另一个线程是可见的，否则另一个线程可能是在本地缓存的某个副本上继续操作从而引起不一致。挂起、休眠、阻塞和非阻塞挂起：当线程被挂起时，其会失去CPU的使用时间，直到被其他线程(用户线程或调试线程)唤醒。休眠：同样是会失去CPU的使用时间，但是在过了指定的休眠时间之后，它会自动激活，无需唤醒(整个唤醒表面看是自动的，但实际上也得有守护线程去唤醒，只是不需编程者手动干预)。阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程被挂起，直到满足可操作的条件。非阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程不是被挂起等待，而是继续执行其余事情，等待条件满足了后，收到了通知(同样是守护线程去做)再执行。

在学习java编程开发语言的过程中，我们掌握了线程与线程池等相关技术知识。今天，北大青鸟北京计算机学院就关于线程安全问题给大家做一个简单的说明和介绍，一起来了解一下吧。线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。什么时候考虑到线程安全：一个对象是否需要线程安全，取决于该对象是否被多线程访问。这指的是程序中访问对象的方式，而不是对象要实现的功能。要使得对象是线程安全的，要采用同步机制来协同对对象可变状态的访问。Java常用的同步机制是Synchronized，还包括volatile类型的变量，显示锁以及原子变量。在多个线程中，当它们同时访问同个类时，每次执行的结果和单线程结果一致，且变量值跟预期一致，这个类则是线程安全的。锁的特性锁机制的两种特性：互斥性：即同一时间只允许一个线程持有某个对象的锁，通过这种特性来实现多线程中的协调机制，这样在同一时间只有一个线程对需同步的代码块(复合操作)进行访问。互斥性我们也往往称为操作的原子性。可见性：必须确保在锁被释放之前，对共享变量所做的修改，对于随后获得该锁的另一个线程是可见的，否则另一个线程可能是在本地缓存的某个副本上继续操作从而引起不一致。挂起、休眠、阻塞和非阻塞挂起：当线程被挂起时，其会失去CPU的使用时间，直到被其他线程(用户线程或调试线程)唤醒。休眠：同样是会失去CPU的使用时间，但是在过了指定的休眠时间之后，它会自动激活，无需唤醒(整个唤醒表面看是自动的，但实际上也得有守护线程去唤醒，只是不需编程者手动干预)。阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程被挂起，直到满足可操作的条件。非阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程不是被挂起等待，而是继续执行其余事情，等待条件满足了后，收到了通知(同样是守护线程去做)再执行。

在学习java编程开发语言的过程中，我们掌握了线程与线程池等相关技术知识。今天，北大青鸟昌平镇计算机学院就关于线程安全问题给大家做一个简单的说明和介绍，一起来了解一下吧。线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。什么时候考虑到线程安全：一个对象是否需要线程安全，取决于该对象是否被多线程访问。这指的是程序中访问对象的方式，而不是对象要实现的功能。要使得对象是线程安全的，要采用同步机制来协同对对象可变状态的访问。Java常用的同步机制是Synchronized，还包括volatile类型的变量，显示锁以及原子变量。在多个线程中，当它们同时访问同个类时，每次执行的结果和单线程结果一致，且变量值跟预期一致，这个类则是线程安全的。锁的特性锁机制的两种特性：互斥性：即同一时间只允许一个线程持有某个对象的锁，通过这种特性来实现多线程中的协调机制，这样在同一时间只有一个线程对需同步的代码块(复合操作)进行访问。互斥性我们也往往称为操作的原子性。可见性：必须确保在锁被释放之前，对共享变量所做的修改，对于随后获得该锁的另一个线程是可见的，否则另一个线程可能是在本地缓存的某个副本上继续操作从而引起不一致。挂起、休眠、阻塞和非阻塞挂起：当线程被挂起时，其会失去CPU的使用时间，直到被其他线程(用户线程或调试线程)唤醒。休眠：同样是会失去CPU的使用时间，但是在过了指定的休眠时间之后，它会自动激活，无需唤醒(整个唤醒表面看是自动的，但实际上也得有守护线程去唤醒，只是不需编程者手动干预)。阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程被挂起，直到满足可操作的条件。非阻塞：在线程执行时，所需要的资源不能得到，则线程不是被挂起等待，而是继续执行其余事情，等待条件满足了后，收到了通知(同样是守护线程去做)再执行。

单因素方差分析步骤，举个例子进行说明：分析三个行业之间的服务质量是否有差异，以“行业”作为自变量，以“投诉次数”作为因变量进行单因素方差分析，结果如下：从上表中可以看出，零售业的均值为49.929，标准差为9.068；旅游业的均值为28，标准差为4.315；航空公司的标准差为34.333，标准差为7.451。从中可以看出三者之间有差异，并且零售业投诉次数相对多一些，以及单因素方差模型的F值为34.244，P值远小于0.05，具有显著性差异，也说明了三者之间存在显著性差异。也可以用图示化方法进行描述三者的均值对比：从折线图中可以看出，例子中“零售业”的均值最大，其次是“航空公司”最后是“旅游业”也即说明“零售业”的投诉比较多，然后是“航空公司”最后是“旅游业”。那么根据单因素方差分析验证三者之间存在显著性差异，具体两两之间的差异如何查看呢？接下来利用事后多重比较分析“两两”之间的关系。事后多重比较利用SPSSAU事后多重比较中的LSD法（使用最为广泛，检验效能高，对比组别较少）进行两两比较，结果如下：“零售业”，“旅游业”以及“航空公司”之间两两比较，一共有三组比较，分别为“零售业”和“旅游业”、“零售业”和“航空公司”以及“旅游业”和“航空公司”最后发现三组的p值均小于0.05，所以三个行业两两之间均具有显著性差异。

单因素方差分析多重比较是指：用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。通过不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。统计推断方法是计算F统计量，进行F检验，总的变异平方和 SST，控制变量引起的离差SSA（Between Group离差平方和），另一部分随机变量引起的SSE（组内Within Group离差平方和），SST=SSA+SSE。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。单因素方差分析多重比较有两两比较方法：1、LSD法：实际上就是t检验的变形，只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息，因此仍然存在放大一类错误的问题。2、Scheffe法：当各组人数不相等，或者想进行复杂的比较时，用此法较为稳妥。但它相对比较保守。3、S-N-K法：是运用最广泛的一种两两比较方法。它采用Student Range 分布进行所有各组均值间的配对比较。该方法保证在H0真正成立时总的α水准等于实际设定值，即控制了一类错误。4、Tukey法：对一、二类问题控制得很好，首选。5、Bonferroni法：LSD法的改进，有效控制假阳性。

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。3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。

· 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。

可以采用回归分析专业数据分析找我做

你的数据中有一个变量名也叫e14或E14，你改一下原始数据这个变量的名称就可以了。

你题意叙述的不清楚哦。搞不清楚自变量和因变量。如果是同一变量取了多个值，也许可以取4个值的平均数，然后进行单因素方差分析。但是你题意叙述不清楚，我也搞不懂你到底说的什么意思。

运用聚类分析法主要做好分析表达数据：　　1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。　　2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。　　3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。　　4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。　　聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。

控制变量法

成员变量也叫类的属性，一般带有访问控制属性的，而全局变量虽然也有类的属性，但全局变量严重影响了封装和模块化，一般的全局变量前面要加上static和 fina属性其中，static使该变量任何类都可用(方法 ClassName.全局变量名) ，而 fina则使得变量不可更改，基本上算是常量了，这也在一定程度上防止对变量的非法修改

关于数据分析师的职业发展：1、数据分析师通常分两类，分工不同，但各有优势。一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。2、数据分析师的理想行业在互联网，但条条大道通罗马，走合适你的路线。从行业的角度来看：1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。2）其次是咨询公司（比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司），他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。3）再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。4）最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。什么人适合学习数据分析？这个问题的答案跟“什么人适合学功夫”一样，毫无疑问，功夫是适合任何人学习的（排除心术不正的人），因为能够强身健体。而功夫的成效，要看习武者的修炼深浅。常常有人争论，是咏春拳厉害，还是散打厉害，其实是颠倒了因果，应该看哪个人练习得比较好，流派之间没有高低，只有人修炼的厚薄。实际上，问题的潜台词是“什么人学习数据分析，会更容易取得成功（比如职业成功）”，这个要视乎你的兴趣、付出和机遇。但要做到出类拔萃，除了上面三点，还需要一点天赋，这里的机遇是指你遇到的职业发展平台、商业环境、导师和同事。借用管理大师德鲁克的话“管理是可以习得的”，管理并非是天生的，而数据分析能力，也可以后天提升。或许做到优秀，只需要你更加的努力+兴趣，而这个努力的过程，也包括你寻找机遇的部分。

1、0均值假设 同方差假设 随机扰动与解释变量不相关 无自相关假设 正态性假设数据预处理 理论模型设定 模型参数估计 模型的检验 伪回归是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性2、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度 拟合优度的度量建立在对总变差分解的基础上3、在回归方程中，解释变量可以用来解释被解释变量的依据是通过各种检验的参数估计值4、在原假设为参数显著为零成立的条件下，变量参数估计的|t值|与|t临界值|比较，若|t值|<|t临界值|，则参数显著为零，或者用t值的伴随概率P-值与显著水平比较，P-值<α,拒绝原假设，参数对应的解释变量对被解释变量的影响显著。

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

在回归分析中,两个变量先确定一个为解释变量，另一个就是预报变量，不是给定的。

回归分析：自变量给定 因变量随机相关分析中两个变量都是随机

因为是现行回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量，

是的，回归分析中因变量y是随机变量,但是众x都是一般变量.相关分析是要考虑两组变量之间的关系,比如工厂原料的质量x1到xp和产品的质量y1到yq,这些x和y都是随机变量.

都是随机变量。样本数据为其观察值。

结果不是有吗，你要做多变量分析，不是多个自变量，是因变量的？

方差分析：通过分析方差，比较多个均数的差异有无统计学意义。也可以用于方差齐性检验、回归模型的假设检验等。基本思想：变异分解。单因素方差分析：只分析一个分类变量，对一个定量变量的影响。如比较3个班级的统计学成绩有无差异。多因素方差分析：多个分类变量对一个定量变量的影响。比如同时分析不同温度和不同湿度条件下对大气中污染物NO2浓度的影响。协方差分析：分析一个分类变量对一个定量变量的影响时，考虑和扣除了另一协变量（定量变量）的影响。比如，分析三种不同饲料喂养后老鼠增重是否相同，要扣除老鼠基线时的重量，即可用协方差分析。

当然可以的

方差分析变量水平多于样本量的解决办法如下。1、提高数据的准确性，降低数据误差。2、进行多次的对比实验，测量得出最佳的答案。

不一样。回归分析是多个变量之间的关系。方差分析是多个样本之间的差异。

单因素方差分析主要就是只针对一个分类变量时 探讨该分类变量的不同分类下是否有差异的 多因素单因变量的方差分析 是用在有多个分类自变量时，可以探讨分类自变量之间是否存在交互作用，然后可以分析边际均值的 当只有一个分类自变量时，无论采用哪个的结果是一样的

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素。 举个例子说，用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语，另外还知道这40名学生的英语入学成绩，当分析有哪些因素影响到学生的英语考试成绩时，这个入学成绩就是协变量。 问题的前提不对，应该是协方差分析。希望能帮到你，望采纳。

多因素不同于多变量。多变量指的是多个因变量，图中只有1个“产量”是因变量，自然就确定不了了。试下因变量选两个，确定键就可用了。因此，正确的分析应该是：分析-- 一般线性模型-- 单变量。而不要选多变量。

Analyze->General Linear Model->Univariate将因变量放入Dependent Variable2*3的自变量放入Fixed Factor(s)里面还可以选择多重比较、描述性统计量、画交互作用等选项。

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素。 举个例子说，用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语，另外还知道这40名学生的英语入学成绩，当分析有哪些因素影响到学生的英语考试成绩时，这个入学成绩就是协变量。 问题的前提不对，应该是协方差分析。希望能帮到你，望采纳。

看p值，就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异。就是你的组与组的均值不同。ppv课学习网站。

看LSD那一组的，听我的，没错

1、单因素方差分析的适用范围是什么？2、单因素方差分析3、单因素方差分析的计算公式是什么？单因素方差分析的适用范围是什么？单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。单因素方差分析 01 问题与数据 职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别？ 02 数据录入与对数据结构的分析 数据录入如下：分组变量为group，三组取值分别为1、2、3，结果变量为X。 要想知道三组石棉矿工的用力肺活量有无差别，则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。若各组观察值满足 独立性 ，服从 正态分布或近似正态分布 ，并且各组之间的 方差齐 ，可选用单因素方差分析。因此此处先进行 单因素方差分析 ，然后进行 两两比较 ，(以S-N-K法进行两两比较为例)。 03 SPSS操作与结果解读 3.1 正态性检验如下图 结果输出： 结果显示三组均符合正态分布。 3.2 方差齐性检验，方差分析与两两比较 在右边事后比较选择 S-N-K,点击继续: 在右边选项里勾选 方差齐性检验,点击继续: 结果输出： 由上表可见，方差0.05,满足方差齐性检验。 上表给出了单因素方差分析的结果，可见F=84.544，P0.001。因此可认为三组矿工用力肺活量不同。 上表是用S-N-K法进行两两比较的结果，简单的说，在表格的纵向上各组均数按大小排序，然后在表格的横向上被分成了若干个亚组（也叫子集），不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。从上表可见，石棉肺患者、可疑患者和非患者被分在了三个不同的亚组中，因此三组间两两比较均有差异；由于各个亚组均只有1个组别进入，因此最下方的组内两两比较P值均为1.000（自己和自己比较，当然绝对不会有差异了）。单因素方差分析的计算公式是什么？MS组间=离均平方和/组间自由度MS组内=离均平方和/组内自由度SS总=SS组间+SS组内单因素方差。核心就是计算组间和组内离均差平方和。两组或两组以上数据，大组全部在一组就是组内，以每一组计算一均数，再进行离均平方和的计算：SS组间=组间离均平方和，MS组间=SS组间/组数-1注：离均就有差的意思了。SS组内=组内离均平方和，MS组内=SS组内/全部数据-组数F值=MS组间/MS组内查F值对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料：组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSbMSw(远远大于)。在总偏差中，除随机因素引起的差异外，还包括由因素A的不同水平的作用而产生的差异，如果不同水平作用产生的差异比随机因素引起的差异大得多，就认为因素A对指标有显著影响，否则，认为无显著影响。为此，可将总偏差中的这两种差异分开，然后进行比较。参考资料来源：百度百科——单因素方差分析

回归分析 不能做 多因变量 的线性回归分析，回归分析只能一次一个因变量 你可以采用多元方差分析来代替线性回归分析来做，通过多因素方差分析，可以同时对多因变量和多自变量进行分析，然后也可以进行参数估计，得到回归系数和拟合值

方差分析通过观察变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量以及控制变量的交互作用是否给观察变量带来显著影响。采用的是F统计量，通过计算检验统计量观测值和概率P_值，再与显著性水平a比较来做决定。通常选用饱和模型，对于此题最后的结果而言，可知，交互作用没有影响，可以忽略，所以可以使用非饱和模型。3均值比较分析：下面是两种不同的对比方法，一个是“简单”。一个是“偏差”，由结果分析知，最好的次序是1、2、4、3，几种不同方法的结果是一样的

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析）.最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.因子分析的步骤：菜单栏"分析"——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.方差分析的步骤：分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量"框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.回归分析：分析——回归.选择线性或曲线模型.

单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。 单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。 多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。 交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。

可以做的我经常帮别人做这类的数据统计分析的

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

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。单因素方差分析试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。向左转|向右转1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。向左转|向右转3）设置分析变量向左转|向右转4）选择分析模型在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。在Specify Model栏中，指定分析模型类型。① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue”按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转

您是想问单因素方差分析与多元方差分析的区别是什么吗？单因素方差分析与多元方差分析的区别是：1、单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。2、多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。

单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。单因素方差分析试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。扩展资料：可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。参考资料来源：百度百科-多因素方差分析

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

和单因素分析一样的操作

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

多因素方差分析适用于可以分解为若干独立因素的多变量问题。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。单因素方差分析试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

现代统计学1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。 2.主成分分析 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。 ******************************************************************************************************************主成分分析和因子分析的区别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）。 ******************************************************************************************************************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。6.典型相关分析 典型相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓广。各组随机变量中既可有定量随机变量，也可有定性随机变量(分析时须F6说明为定性变量)。本法还可以用于分析高维列联表各边际变量的线性关系。******************************************************************************************************************注意：1．严格地说，一个典型相关系数描述的只是一对典型变量之间的相关，而不是两个变量组之间的相关。而各对典型变量之间构成的多维典型相关才共同揭示了两个观测变量组之间的相关形式。2．典型相关模型的基本假设和数据要求 要求两组变量之间为线性关系，即每对典型变量之间为线性关系； 每个典型变量与本组所有观测变量的关系也是线性关系。如果不是线性关系，可先线性化：如经济水平和收入水平与其他一些社会发展水之间并不是线性关系，可先取对数。即log经济水平，log收入水平。3．典型相关模型的基本假设和数据要求 所有观测变量为定量数据。同时也可将定性数据按照一定形式设为虚拟变量后，再放入典型相关模型中进行分析。 ******************************************************************************************************************7.多维尺度分析(Multi-dimension Analysis) 多维尺度分析(Multi-dimension Analysis) 是市场研究的一种有力手段，它可以通过低维空间（通常是二维空间）展示多个研究对象（比如品牌）之间的联系，利用平面距离来反映研究对象之间的相似程度。由于多维尺度分析法通常是基于研究对象之间的相似性（距离）的，只要获得了两个研究对象之间的距离矩阵，我们就可以通过相应统计软件做出他们的相似性知觉图。 在实际应用中，距离矩阵的获得主要有两种方法：一种是采用直接的相似性评价，先所有评价对象进行两两组合，然后要求被访者所有的这些组合间进行直接相似性评价，这种方法我们称之为直接评价法；另一种为间接评价法，由研究人员根据事先经验，找出影响人们评价研究对象相似性的主要属性，然后对每个研究对象，让被访者对这些属性进行逐一评价，最后将所有属性作为多维空间的坐标，通过距离变换计算对象之间的距离。****************************************************************************************************************** 多维尺度分析的主要思路是利用对被访者对研究对象的分组，来反映被访者对研究对象相似性的感知，这种方法具有一定直观合理性。同时该方法实施方便，调查中被访者负担较小，很容易得到理解接受。当然，该方法的不足之处是牺牲了个体距离矩阵，由于每个被访者个体的距离矩阵只包含1与0两种取值，相对较为粗糙，个体距离矩阵的分析显得比较勉强。但这一点是完全可以接受的，因为对大多数研究而言，我们并不需要知道每一个体的空间知觉图。************************************************************************************************************************************************************************************************************************************ 多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅对所研究的专业领域要有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。对实际领域中的研究者和高等院校的研究生来说，要学习掌握多元统计分析的各种模型和方法，手头有一本好的、有长久价值的参考书是非常必要的。这样一本书应该满足以下条件：首先，它应该是“浅入深出”的，也就是说，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益。其次，它应该是既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，而且在一定程度上了解“为什么”这样做。最后，它应该是内涵丰富、全面的，不仅要基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且还要对现代统计学的最新思想和进展有所介绍、交代。************************************************************************************************************************************************************************************************************************************因子分析 主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分，用较少的综合指标来代替原来较多的指标(变量)。在多变量分析中，某些变量间往往存在相关性。是什么原因使变量间有关联呢？是否存在不能直接观测到的、但影响可观测变量变化的公共因子？因子分析(Factor Analysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。 例如，随着年龄的增长，儿童的身高、体重会随着变化，具有一定的相关性，身高和体重之间为何会有相关性呢？因为存在着一个同时支配或影响着身高与体重的生长因子。那么，我们能否通过对多个变量的相关系数矩阵的研究，找出同时影响或支配所有变量的共性因子呢？因子分析就是从大量的数据中“由表及里”、“去粗取精”，寻找影响或支配变量的多变量统计方法。 可以说，因子分析是主成分分析的推广，也是一种把多个变量化为少数几个综合变量的多变量分析方法，其目的是用有限个不可观测的隐变量来解释原始变量之间的相关关系。 因子分析主要用于：1、减少分析变量个数；2、通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类。即将相关性高的变量分为一组，用共性因子代替该组变量。 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，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。 ******************************************************************************************************************

spss分析确定没反应的原因是:1.下载的是盗版的spss程序。2.是电脑存在问题。只需在官方进行下载即可解决。在进行统计工作中，有时候需要对某一变量或多个变量进行重复数据分析，这时候就需要使用到重复测量方差分析方法，今天小编就来和大家分享一下，SPSS重复测量方差分析怎么做，SPSS重复测量方差分析结果解读的相关内容。一、SPSS重复测量方差分析怎么做1.启动SPSS软件，将分析数据导入到软件中，点击“分析”-“一般线性模型”-“重复测量”。图1：重复测量2.在“重复测量定义因子”窗口，受试者内因子名填写为“时点”，“级别数”的数值填写为“4”，点击“添加”按钮对其进行添加，同时，测量名称填写为“平均成绩”，点击“添加”按钮，再点击“定义”按钮，进入“重复测量”窗口。图2：定义因子3.在“重复测量”窗口，将模考平均成绩1月到4月转移到受试者内变量中，年级转移到受试者间因子中。图3：变量转移4.点击“选项”，在“选项”窗口，勾选中描述统计，返回“重复测量窗口”点击“确定”按钮即可得到分析结果。图4：选项设置二、SPSS重复测量方差分析结果解读上文对案例数据进行了重复测量方差分析，并得到了分析结果，下面，就对其结果进行解读分析。1.从主体间因子和主体内因子两张分析结果列表中，可以看到本次主要对一年级到三年级4个时间点的平均成绩进行了数据走势分析。图5：主体间因子和主体内因子分析结果2.在描述统计分析列表中给出了一年级到三年级平均成绩的平均值和标准差。图6：描述统计分析结果3.在Mauchly球形度检验分析列表中，其显著性是0.504是大于0.05，所以这里主要查看主体内效应检验分析结果。图7：Mauchly球形度检验分析结果4.在主体内效应检验分析列表中时点的显著性都不行同，这时主要看“格林豪斯-盖斯勒”的显著性，很明显其显著性数值大于0.05，所以一年级到三年级四个时点的平均成绩波动不是很大，而在时点*年级这的“格林豪斯-盖斯勒”显著性也是大于0.05，所以时点和年级基本没有交互性。图8：主体内效应检验分析结果上文所述就是SPSS重复测量方差分析结果的解读。总结：通过上文，小编详细讲解了SPSS重复测量方差分析怎么做，SPSS重复测量方差分析结果解读，希望通过上文所述能够帮助到有需要的小伙伴。作者：子楠标签：上一篇：SPSS数据重构—将选定变量重组为个案下一篇：SPSS多因素方差分析怎么输数据 SPSS多因素方差分析结果解读读者也喜欢这些内容:spss显著性分析是什么意思 spss显著性分析怎么做显著性检验是先对总体数据做出一个大致的预估，接着使用样本容量的数据信息来判断这个假设是否合理，也就是判断假设情况与实际

统计操作:1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示2、统计菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量点击进入“单变量”对话框将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”点击“设定”单选按钮，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”把左边框中区组和营养素均选入右边框中其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面点击“两项比较”按钮，进入下面对话框将右边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面点击“选项”按钮勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面点击下方“确定”按钮，开始分析。3、结果解读

这个做多元线性回归好了，其实是二元线性回归，自变量2个A和B，因变量C。一元线性回归方程y=ax+b，系数a＞0，y与x正相关，x高时，y高，x低时，y低，a＜0相反。二元线性回归方程是y=ax1+bx2+c，x1，x2对应本题的A、B变量。如果系数a,b都是正的，那么就是A高B高时，C也会高。如果系数是负值，那么就A高B高时，C会低。如果系数a为正，b为负，那么A高，B低，C会高，但A低B高，效应相减，C的高低就难确定了。同理A为负，B为正的情况。操作步骤：分析-回归-线性，C为因变量，A，B为自变量，如果anova表的P值小于0.05，回归方法成立，可以按以上步骤进行。如果大于0.05，说明线性模型不成立，那就需要考虑非线性模型进行相关分析啦，道理一样。

确定你的因变量是一个因变量还是多个因变量，如果是一个因变量，则用上面那个单元方差分析（univarite），如果是多个因变量，则使用第二个多元方差分析（multivariate）。进去之后，分别将 因变量、自变量、协变量移入对应对话框之后，其他的可以全部默认 点确定就能出来一般所需的结果了