想用spss做影响研究，现在用的是双变量相关分析，结果怎么分析。ps:能否做回归分析，线性回归分析吗？
相关系数好低啊....回归后拟合度肯定不太好
无尘剑
2023-06-12 07:19:442
spss 的双变量相关分析的变量数最多是8个吗 为什么我做的只能显示8个变量的结果？？？？？？
不应该。可能有些变量的“变量类型”是“字符串变量”，而“字符串变量”不能参与计算，所以显示不出来。
小白2023-06-12 07:19:441
SPSS双变量相关分析的结果只有一个，怎么回事？
比方说，分析x和y的相关系数，x是变量，每个个案的值不一定是多少；而y却不是变量，就是每个个案在y上的取值都是一样的。
mlhxueli
2023-06-12 07:19:421
SPSS双变量相关分析代表什么含义？
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。
kikcik2023-06-11 09:00:231
spss双变量相关分析结果
没有显著相关性
阿啵呲嘚2023-06-11 09:00:172
SPSS双变量相关分析代表什么含义，集体的
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。
hi投2023-06-11 09:00:121
spss双变量相关分析结果的word怎么看
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。
LuckySXyd2023-06-11 09:00:111
SPSS双变量相关分析代表什么含义？
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。
可桃可挑2023-06-11 08:59:341
双变量相关分析偏相关分析的结果的意义是什么
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。LuckySXyd2023-06-11 08:59:301
spss双变量相关分析结果解读是什么？
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：
康康map2023-06-11 08:59:271
spss双变量相关分析的，这个表怎么做？
表格需要发出来看看
苏萦2023-06-10 09:08:223
双变量相关分析中，Pearson相关系数为0.396，相伴概率为0.332，这是不是接受原假设，即双变量不相关。
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！
西柚不是西游2023-06-10 09:04:181
为什么spss20.0 进行双变量相关分析时，所进行分析的变量总比选择的变量少。
因为你在错误操作我经常帮别人做这个的数据分析的
陶小凡2023-06-10 09:04:173