观测变量

观测变量在对应的潜变量上的标准化载荷怎么看，结构方程模型测量模型中AVE和CR值的计算，需要用到标准化因子载荷值。在AMOS软件中画好路径图之后，导入数据集，绑定测量变量的值，运行“Calculate Estimates”按钮，就可以得到标准化因子载荷值。

是指通过观测变量之间的协方差来推断潜变量之间的相关性。当想要通过观测变量来估计两个或更多的潜变量之间的关系时，通常采用结构方程模型来进行分析。在结构方程模型中，潜变量是通过多个观测变量来衡量的，并且模型中还包括了观测变量之间的协方差矩阵。这个协方差矩阵提供了一种用于估计潜变量之间关系的方法。在通过结构方程模型进行分析时，可以估计观测变量之间的系数，该系数表示对于每个观测变量，它与其他观测变量的相关性。这些系数可以用于估计潜变量之间的相关性。

单因素多变量方差分析中观测变量应为（因)变量，控制变量为类别变量

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。

那个应该不属于回归系数，只是一个因子载荷载荷系数，至少要大于0.4，一般要大于0.5

只有一个观测变量是不需要做的，不需要验证。因为一个观测指标是无法做“因子分析”的，因子分析就是要从多个指标中提取少数因子，你现在只有一个因子怎么提取。就好比一个产品怎么个归类法？（南心网 Amos单指标验证性因子分析）

那就无法做结构方程模型，因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。（南心网结构方程模型分析）

多变量分析是用于一个因素，两个以上呃观测变量的检验。

分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下：分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）扩展资料：数值型变量是用来描述事物的数值特性的名称，其值是数值数据。如“产品产量”、“商品销售”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值变量，可以取不同的值。数值变量根据其值的不同可以分为离散变量和连续变量。在计算机中有两种主要的数据表示类型：数值变量和非数值变量（如字符、汉字等）。数值变量是计算机中人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）的表示。这种数据的定义形式可以直接加载到内存或寄存器中进行加、减、乘、除运算。一般不通过数据类型转换，所以计算速度快。具有计算意义。另一种类型的非数字数据，如基于字符的数据（如“A”、“B”、“C”等），是不能直接操作的字符出现在计算机上的形式。它具有信息存储的意义。计算机中能够识别的字符一般都要有ASCII码，ASCII码是数值类型的数据。如果ASII代码值改变，相应的字符也会改变。非数值数据本质上是数值数据。为了贴近人们的思维习惯，便于编程，计算机高级语言将数据类型划分为：数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。参考资料来源：百度百科-数值型变量

首先，如果外生潜变量没有观测变量，那么做结构方程式协方差矩阵就会少很多元素，这样会降低自由度，方程不可识别的可能性很大。第二个很现实的问题是外生潜变量没有观测变量的时候结构方程软件时没法操作的吧，会报错的。所以你还是需要有观测变量的。

回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决。不可能通过回归，除非你将因变量一个一个的分析，这样的话，中间有很多交互的东西你就没有法分析了，而且解释的时候很麻烦。如果你用通径分析或结构方程模型，这些问题都解决了

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。

那就无法做结构方程模型，因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。（南心网结构方程模型分析）

根据观测变量的个数方差分析可分为单变量方差分析和多变量方差分析是对的。因为所谓的单变量和多变量的分类，就是根据变量的个数来进行的一种划分方式。根据观测变量（即因变量）的数目，可以把多因素方差分析分为：单变量多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）与多变量多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。方差分析的原理：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw（远远大于）。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

SPSS是无法实现观测变量转换为潜变量的，需要用到结构方程模型，用Amos等软件来实现（精智数据分析）可以帮您

那就无法做结构方程模型，因为这个变量既没有自己的值有没有观测变量去测量它，相当于这个变量是不存在的。（南心网 结构方程模型分析）

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。

回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决。不可能通过回归，除非你将因变量一个一个的分析，这样的话，中间有很多交互的东西你就没有法分析了，而且解释的时候很麻烦。如果你用通径分析或结构方程模型，这些问题都解决了

当有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。多因素方差分析亦称“多向方差分析”，原理与单因素方差分析基本一致，也是利用方差比较的方法，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。在多因素方差分析中，由于影响因变量的因素有多个，其中某些因素除了自身对因变量产生影响之外，它们之间也有可能会共同对因变量产生影响。在多因素方差分析中，把因素单独对因变量产生的影响称之为“主效应”；把因素之间共同对因变量产生的影响，或者因素某些水平同时出现时，除了主效应之外的附加影响，称之为“交互效应”。多因素方差分析不仅要考虑每个因素的主效应，往往还要考虑因素之间的交互效应。此外，多因素方差分析往往假定因素与因变量之间的关系是线性关系。从这个方面来说，方差分析的模型也是如下一个一般化线性模型的延续：因变量=因素1主效应+因素2主效应+…+因素n主效应+因素交互效应1+因素交互效应2+…+因素交互效应m+随机误差。所以多因素方差分析往往选用一般化线性模型(General Iinear Model)进行参数估计

单因素多变量方差分析中观测变量应为（因)变量，控制变量为类别变量

结构方程模型观测变量不可以用维度表示。结构方程模型观测变量不可以用维度表示，把维度用列表示，观测值用行表示。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。

一，原题解释：1.多因素方差分析中观测变量总的离差平方和不包括（）A.多个控制变量单独作用引起的离差平方和B.多个控制变量交互作用引起的离差平方和C.其它随机因素引起的离差平方和D.观测变量的非自然因素引起的离差平方和答案：C二，方差变量1.单因素方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。2.单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。3.单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。三，方差分析1.方差分析认为:观测变量使得变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为SST=SSA+SSE。2.单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。

不可以。自变量和观测变量是数学计算中的数量，二者不能相同，否则会导致函数没有意义。自变量指的是自己会变化的数值。

因变量。单因素多变量方差分析中观测变量应为因变量，控制变量为类别变量，是对多个独立变量是否受单个或多个因素影响而进行的方差分析。

论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量。

成分分析中的观测变量必须是连续变量或者有序分类变量，这样才能够对分析的观测变量值，才能够有说服性数据才能够准确。

是。观测变量是一种自变量，离散变量也是一种自变量，两者之间可以画等号，因此是。可以画等号指的是两者之间的元素相同，可以互相代替。

研究区别，分析不同区别。< br>1、研究区别。控制变量指的是在研究或实验过程中人为控制的变量，观测变量则指是实验过程中需要进行记录和观察的变量。2、分析不同区别。观测变量，农作物产量，控制变量，品种和施肥量，通过多因素方差分析，控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量。

观测变量不是间断变量也不是连续变量。观测变量是指一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术，它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。

根据观测变量的个数方差分析可分为单变量方差分析和多变量方差分析。因为所谓的单变量和多变量的分类，就是根据变量的个数来进行的一种划分方式。根据观测变量（即因变量）的数目，可以把多因素方差分析分为：单变量多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）与多变量多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。方差分析的原理：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw（远远大于）。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

是。在实验中进行观测产生的变量属于简断性变量，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，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的抽象概念。

截面数据观测变量应该关注的指标有，截面的面积大小，截面的运动速度和截面的表面粒子数量。因为计算截面的数据很麻烦，所以要关注的数据很多

可以的，但不能太多哦。

用什么回归方法 主要看因变量的数据类型就好了如果因变量是连续性的 一般线性回归如果因变量是二分类变量，就用二元logistic回归如果因变量是无序多分类的，就用多元logistic回归如果是有序多分类因变量，就用有序logistic回归自变量如果是分类变量，则需要转换为亚变量

进行因子分析的前提条件是，各变量之间应该低度相关。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。因此因子分析的首要前提就是各个变量之间应该具有一定的相关度，不要求相关度过高，只是低度相关。比如，如果要测量学生的学习积极性，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。在这里，学习积极性与学习成绩是无法直接用一个测度测准，它们必须用一组测度方法来测量，然后把测量结果结合起来，才能更准确地把握。因子分析的相关应用：在市场调研中，研究人员关心的是一些研究指标的集成或者组合，这些概念通常是通过等级评分问题来测量的，如利用李克特量表取得的变量。每一个指标的集合（或一组相关联的指标）就是一个因子，指标概念等级得分就是因子得分。因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括：1、消费者习惯和态度研究（U&A）。2、品牌形象和特性研究。3、服务质量调查。4、个性测试。5、形象调查。6、市场划分识别。7、顾客、产品和行为分类。

在经济模型中，内生变量是指该模型所要决定的变量。外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。内生变量可以在模型体系内得到说明，外生变量决定内生变量，而外生变量本身不能在模型体系中得到说明。参数通常是由模型以外的因素决定的，因此也往往被看成外生变量。 例：P=a+bQ，表示价格与数量的关系，则a、b是参数，都是外生变量；P、Q是模型要决定的变量，所以是内生变量。除此之外，譬如相关商品的价格，人们的收入等其他于模型有关的变量，都是外生变量。 所以，我认为公司治理结构是企业技术创新的内生变量。

控制变量和观测变量是科学研究中经常使用的术语，两者的含义如下：1. 控制变量(Control Variable)控制变量是指在一项实验或研究过程中，除了被研究的变量以外，其他可能影响结果的变量都要保持不变。这样做可以消除其他因素对被研究变量的干扰，从而更准确地研究被研究的变量与结果之间的关系。例如，假设我们要研究某种化妆品的效果对皮肤的影响，为了控制其他可能影响皮肤状态的因素，我们需要让参与实验的人在使用化妆品前使用同样的护肤品、保持相同的饮食习惯、不接触雾霾等污染物等。2. 观测变量(Observed Variable)观测变量指的是在研究中实际观察到并记录下来的变量，就是实验中研究者直接或间接观察和测量到的数据，也称为自变量或因变量。观测变量可以是数量型变量(如身高、体重、年龄等)、分类型变量(如性别、民族、血型等)、顺序型变量(如教育水平、收入水平等)等。综上所述，控制变量和观测变量的区别在于前者用于消除其他可能影响结果的变量，从而提高实验或研究的准确性；后者则是直接或间接观察、测量得到的变量，用于分析和解释结果。