在实验研究中，实验者操纵的变量称为因变量对吗
错误！在实验过程中.变量是指可被操纵的特定因素或条件.据其在实验中的作用.可分为两类:实验变量与反应变量 实验变量.也称为自变量.指实验中由实验者操纵的因素或条件.反应变量也称为因变量.指实验中由实验变量引起的变化和结果.通常实验变量是原因.反应变量是结果.二者具有因果关系.实验的目的在于获得和解释这种前因后果.比如:淀粉酶水解淀粉的实验中.所给定的低温.适温和高温是实验变量.而由于三种温度条件变化.酶水解淀粉的反应结果也随之变化.这是反应变量.该实验即获得和解释温度变化与活性的因果关系.
黑桃花2023-06-08 08:01:342
fsqca前因变量数量
校准方式很多的，当作连续变量，用百分位数校准呀（例如0.95，0.5，0.05或0.75，0.5、0.25，或中位数＋1个标准差，中位数、中位数减一个标准差或 5、3、1或最大值、最小值以及中位数/平均数）。
阿啵呲嘚2023-06-08 08:01:291
什么叫前因变量
自变量是提前条件 但是变量随着自变量的变化而变化
小白2023-06-08 08:01:281
组织中的"政治"技能及其前因变量、结果变量是什么意思
政治技能是处理政治事物的技巧、能力，它包括了一些能力如政治见解、外交能力、形势分析等。前因变量就是你所具体做的事，比如具体实施的外交策略；后果变量是你所实施的具体行动的结果，比如外交策略的效果。
北有云溪2023-06-08 08:01:281
前因变量与内生变量区别
自变量，independent variable，也就是控制变量，指的是在实验中可以被操纵的变量。因变量，dependent variable，顾名思义，“从属”变量，依赖于“控制变量”的改动而发生改变，往往是实验中需要研究的目标。内生变量，endogenous variable，往往是计量或统计模型中，受模型内部的其他变量影响的变量。从某些意义上讲，内生变量与因变量有着相同意义，也就是说，需要去着眼于模型内部的变量之间的相关性。外生变量，exogenous variable，指的是由模型外部因素决定的变量。以宏观经济学里的GDP的组成为例，即 Y=C(y,t)+I(r)+G。其中Y为总产出，C是关于收入和税率的消费函数，I为受利率影响的投资需求，G为政府支出。在这个式子里，G一般而言为外生变量，因为政府支出是由模型变量以外的因素决定的；而Y，C，I根据彼此间的关系，是内生变量。此外，投资函数I(r)可表示为 I = a+b*r， b<0, 在这里，投资 I 为因变量，利率r为自变量。
FinCloud2023-06-08 08:01:271
前因变量是什么意思?
请问什么是 前因变量 和结果变量？ 10分 前因变量就是它的影响因素，结果变量就是它所造成的结果consequences 什么是前因变量？与自变量有何区别？ 5分 自变量是提前条件 因变量随着自变量的变化而变化 比如说电阻随温度的升高而变大这里温度是自变量 电阻大小是因变量 什么叫前因变量 自变量是提前条件 但是变量随着自变量的变化而变化 物理表述中是因变量在前还是自变量在前 如果表示为显函数的话，因变量在等式左边，自变量在等式右边； 如果表示为隐函数的话，因变量、自变量都在等式左边，0（常量）在等式右边。 物理表述中：成正比是因变量在前还是自变量在前 你不要管哪个是因变量，哪个是自变量，只要知道成正比就是两个成倍数增加即可。一个变成原来的两倍，另一个也是原来的两倍。 plot 后面的参数各代表什么意思呀，我只知道前两个是自变量和因变量，后面的变量一般是什么意思？ 是作图的，代表图上的点的座标。类似于（x,y)中随着x,y的不断变化形成的一系列点组成的曲线 请问谁可以提供有关职业倦怠的前因变量的问卷或权威量表？谢谢 1 注册调查圈2 创建一个在线调查问卷，添加题目，添加问卷logo,跳转题，翻页，答题完成跳转到公司主页3 生成链接，发布问卷，设置问卷截止时间，答题者IP地址限制为公司内部IP；4 邮件群发问卷链接给公司同事，收集反馈，有效期为一周；5 查看数据后台，分析回收的数据6 下载excel数据 报告，分析和制作调查报告 因素（一个变量组，一个因变量组）分析的两组数据，如何做前后的差异显著性判断？ 可以做独立样本T检验，熟练spss分析
可桃可挑2023-06-08 08:01:271
自我效能的前因变量和结果变量是什么
环境因素。“自我”效能的前因变量和结果变量是环境因素，持行为的动机以控制和调节人的行为。“自我效能”，指一个人在特定情景中从事某种行为并取得预期结果的能力，在很大程度上指个体自己对自我有关能力的感觉。
Ntou1232023-06-08 08:01:271
工作家庭促进的前因变量包括什么
工作与家庭层面的压力。工作家庭促进的前因变量包括工作与家庭层面的压力特点，性别等；后果变量主要涉及个体的工作家庭满意感、组织承诺、离职和身心健康。
陶小凡2023-06-08 08:01:271
组织认同在组织层面的前因变量包括
包括：组织特色、组织声誉、组织外部竞争、组织内部竞争。组织认同一般是指组织成员在行为与观念诸多方面与其所加入的组织具有一致性，觉得自己在组织中既有理性的契约和责任感，也有非理性的归属和依赖感，以及在这种心理基础上表现出的对组织活动尽心尽力的行为结果。定义：西方组织理论学者对组织认同的正式研究大约开始与上世纪80年代前后。最早较为完整和准确的提出组织认同概念的是阿尔伯特和怀特，他们把组织认同定义为一个组织的核心的、有特色的和持久的特征，分别对应组织的本质问题、独特特点、跨时间的持久长度。巴尔默（JohnM.T.Blamer）等人认为，组织认同实际上就是组织的各方面利害相关者群体处理与组织相关事务关系的心理与行为表现与过程，这是有助于使组织存活和发展的重要条件，使组织能够在与之相连的外部环境中获得一种显著的利益。组织认同研究一般采用两个概念进行研究，一个是organizationalIdentity，一个是organizationalidentification，前者译为组织认同，多指一种较为完整的组织心理现象和过程，而后者译为组织认同感，主要从组织认同主体对组织形成组织认同感受心理的角度理解。国内关于组织认同的定义，大多采用云南大学社会学教授王彦斌老师的定义，即组织认同一般是指组织成员在行为与观念诸多方面与其所加入的组织具有一致性，觉得自己在组织中既有理性的契约和责任感，也有非理性的归属和依赖感。
NerveM
2023-06-08 08:01:271
请问什么是 前因变量 和结果变量？
cal exhibits in supp
kikcik2023-06-08 08:01:263
调节变量可以理解为前因变量吗
调节变量可以理解为前因变量。调节变量和前因变量，都是为了影响结果而产生的变量。调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等），也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等），它影响因变量和自变量之间关系的方向（正或负）和强弱，前因变量是指研究者主动操纵，而引起结果变量发生变化的因素或条件，前因变量被看作是结果变量的原因。
拌三丝2023-06-08 08:01:261
想统计性别、年龄、工龄、工种对某因变量的影响作用，编辑说用多因素方差分析，SPSS如何操作？谢谢！
因变量是连续性。还是其它呢？如果是连续性则用方差分析。这个软件操作很简单哟。直接点analysis里面one way anova。FinCloud2023-06-08 08:00:342
SPSS回归分析，因变量为固定值1，自变量为变化值该如何分析？
因变量怎么可能是固定1？常数是不能作为因变量的，而且看你后面的描述，也不是固定为1NerveM
2023-06-08 08:00:321
如何把固定路径改为固定因变量方差
鼠标点击测量条目的路径或载荷，或者潜变量，右键、属性、参数，设置1即可。具体操作如下：amos中潜在变量之间的系数怎么设置为。选中那条路径，右键选第一个ObjectProperties，第二个选项卡Parameters，下面Covariance处设为1就好了。
瑞瑞爱吃桃2023-06-08 08:00:251
什么是自变量，因变量，实验变量，反应变
实验变量亦称自变量,指实验中由实验者所操纵、给定的因素或条件.反应变量亦称因变量或应变量,指实验中由于实验变量而引起的变化和结果.实验变量是原因,反应变量是结果,实验中要设法使一个实验变量对应于一个反应变量,然后解释这种前因后果就可得出结论.由于在实验中,可能有多种因素影响实验变化和结果,除实验变量以外的影响实验变化和结果的因素或条件就称为无关变量或控制变量,由于无关变量所引起的变化和结果称为额外变量或干扰变量.
西柚不是西游2023-06-08 08:00:171
零假设被证实时自变量对因变量影响效应较大吗
大，根据零假设理论，其在被证实自变量对因变量的影响效应比较大。
bikbok2023-06-08 08:00:133
各位大侠，如果因变量是顺序尺度（或名义尺度），观测变量也是顺序尺度，该用什么回归分析呢？
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
mlhxueli
2023-06-08 07:58:381
倾向得分匹配后的数据标明自变量因变量显著吗
倾向得分匹配后的数据标明自变量因变量显著。因为数据偏差和混杂变量较多，倾向得分匹配后方法正是为了减少偏差，自变量因变量也因此显著。Ntou1232023-06-08 07:57:491
SPSS中的因子分析一定要分析自变量和因变量吗
因子分析不用管自变量和因变量因变量就是dependent variable我经常帮别人做类似的数据分析的可桃可挑2023-06-08 07:56:292
因变量有多个指标，如何用因子分析后提取一个因子，形成一个因变量，然后进行回归分析？
可以使用因子分析法，固定抽取1个因子，并保存因子分即可在spss里面就是选择降维——因子分析，点击抽取按钮选择抽取1个因子，再点击得分按钮保存因子分数
北营2023-06-08 07:56:291
因变量列表和因子列表放什么
放因变量数字和因子。1、因变量列表内存放的数据是因变量数字，是由因子得来的数。2、因子列表存放的是因子，是个变量，是为因变量提供数据的一个数。黑桃花2023-06-08 07:56:271
预测因子是自变量还是因变量
自变量。我们把自变量叫做预测因子，所以预测因子是自变量。预测因子又称预测要因，影响犯罪发生的有关社会环境、人的生理、心理的各重要因素。在犯罪预测中，根据这些因素与犯罪发生危险性关联程度的大小，预测出具备何种因素的人或空间陷于犯罪性大小。
Jm-R2023-06-08 07:56:261
方差膨胀因子结果包括因变量吗
方差膨胀因子结果不包括因变量。因变量的形式与方差膨胀因子无关。当因变量为分类变量时可以直接代入求得方差膨胀因子。阿啵呲嘚2023-06-08 07:56:251
因子分析后做多元线性回归分析,因变量应该怎样计算
一般来说,因子分析所形成的因子都是自变量,因为因子分析所得到的因子地位是相同的,不应该做因子间的因果关系分析,而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响.假设因子分析所得到的因子为a1 a2 ……an,那么,需要引入a系列因子之外的其他变量（假设为b系列）,即a系列与b系列因子之间才能做回归分析. 就你的题目来看,你的研究应该是因子分析所得到的各个因子为自变量,其他“外部”的因子为因变量. （以上有调查问卷SPSS与结构方程模型Amos统计分析专业人士 南心网提供）
大鱼炖火锅2023-06-08 07:56:251
spss进行单因子方差分析的时候因变量和因子怎么确定
1、首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。2、点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。3、之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。4、最后点击“选项”，选择“描述统计”、“参数估计值”，得到分析结果。
苏萦2023-06-08 07:56:241
spss中因变量 因子 和协变量
因变量：一般是分类变量，即取值没有随机性的，比如性别非男即女，年级等或者只有两个取值的。。协变量：一般指连续变量苏萦2023-06-08 07:56:231
spss单因素方差分析中什么是因子，什么是因变量
结局变量是因变量，影响因素是因子。比如不同性别样本间升高是否有统计学差值，性别选择为因子，升高为因变量
tt白2023-06-08 07:56:201
SPSS中的因子分析一定要分析自变量和因变量吗
因子分析不用管自变量和因变量因变量就是dependent variable我经常帮别人做类似的数据分析的Ntou1232023-06-08 07:56:152
spss中因变量 因子 和协变量
因变量：一般是分类变量，即取值没有随机性的，比如性别 非男即女，年级等或者只有两个取值的。。协变量：一般指连续变量FinCloud2023-06-08 07:56:141
因子分析后做多元线性回归分析，因变量应该怎样计算
一般来说，因子分析所形成的因子都是自变量，因为因子分析所得到的因子地位是相同的，不应该做因子间的因果关系分析，而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响。假设因子分析所得到的因子为a1 a2 ……an，那么，需要引入a系列因子之外的其他变量（假设为b系列），即a系列与b系列因子之间才能做回归分析。就你的题目来看，你的研究应该是因子分析所得到的各个因子为自变量，其他“外部”的因子为因变量。（以上有调查问卷SPSS与结构方程模型Amos统计分析专业人士 南心网提供）
此后故乡只2023-06-08 07:56:141
spss进行单因子方差分析的时候因变量和因子怎么确定？
你乱作呢啊不是这么做的因子是分组变量专业数据分析找我做
CarieVinne 2023-06-08 07:56:125
因子分析变量是自变量还是因变量
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。
豆豆staR2023-06-08 07:56:101
stata如何分析一个自变量对多个因变量的影响程度
最瘦的人 帘卷西风，人比黄花瘦。 ★最快的船 两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。 ★最深的情 桃花潭水深千尺，不及汪伦送我情。 ★最深的雪 夜来城外三尺雪，晓驾碳车辗冰辙。 ★最多的愁 问君能有几多愁，恰似一江春水向东流。 ★最难找的人 只在此山中，云深不知处。 ★最长的头发 白发三千丈，缘愁似个长。 ★最穷的女CarieVinne 2023-06-08 07:55:5313
实验研究自变量对因变量的交叉影响有哪些
交互作用：一个自变量对因变量的影响在另一个或多个自变量不同水平上的表现不同。具体表现为线图交互。
余辉2023-06-08 07:55:451
在线性回归分析中,如何考虑两个自变量对因变量的交叉作用
就是计算两个自变量的乘积，把这个乘积当成一个新的独立自变量，在计算其与因变量的显著性关系。
wpBeta2023-06-08 07:55:451
stata如何分析一个自变量对多个因变量的影响程度
首先要看两个交叉变量是什么类型的，分类变量还是连续变量一般来讲是生成新的变量如 a1 a2两个变量，gen a1a2=a1*a2然后把新生成的交叉变量加入模型，看这个变量p值是否显著“发现变量数量减少了”可能是由于产生新变量过程中产生了缺失值，模型拟合的时候删掉了有缺失值的case个人理解，如有不适，欢迎交流
meira2023-06-08 07:55:421
对于交叉分类的两个变量 怎么判断自变量与因变量是否存在差异
对于交叉分类的两个变量，判断自变量与因变量是否存在差异：计算两个自变量的乘积，把这个乘积当成一个新的独立自变量，在计算其与因变量的显著性关系。绘制散点图矩阵，看每个自变量是否和因变量属于线性关系，如果每个自变量跟因变量都属于线性，那么可以认为是线性关系。如果残差与自变量没有任何关系，而是围绕着0上下波动，也认为线性关系合理。含义在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。
韦斯特兰2023-06-08 07:55:411
什么叫因变量，什么叫解释变量？
如果甲导致乙的结果发生变化，则导致的原因甲就是解释变量，而引起的结果已就属于因变量。大鱼炖火锅2023-06-08 07:55:361
因变量可以是关键变量吗?
因变量可以是关键变量的。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。
gitcloud2023-06-08 07:55:161
用逻辑回归对二分类因变量进行预测，模型是不是一定能够比较好的？
logistic回归只对线性可分问题表现良好，对非线性可分问题表现不好，可以尝试其他方法北有云溪2023-06-08 07:54:371
自变量是连续变量，因变量是二分类变量。想看自变量对因变有没有影响，在SPSS中应该用什么方法？
使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了其实操作是很简单的，
u投在线2023-06-08 07:54:321
自变量连续变量,因变量二分类,单因素分析用什么方法
当自变量为连续变量，因变量为二分类变量时，可以使用t检验或方差分析中的方差齐性检验（Levene检验）来判断是否满足正态性和方差齐性假设。如果满足假设，可以使用t检验或方差分析；如果不满足假设，可以使用非参数的Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验来进行单因素分析。其中，t检验适用于两个样本之间的比较，方差分析适用于三个及以上样本之间的比较。如果存在多个自变量，则可以使用多元logistic回归分析。关于为什么使用这些方法，主要是因为这些方法考虑了不同样本之间的差异，能够较好地反映不同自变量对因变量的影响程度。而在判断是否满足正态性和方差齐性假设时，可以通过图形和统计检验进行验证。如果数据不符合正态分布假设或方差不齐假设，则选择非参数方法进行分析，可以提高分析的可靠性和准确性。关于内容延伸，需要在实际分析过程中仔细检查数据的质量和性质，保证使用的方法合理有效，结果准确可靠。同时，需要充分理解各种方法的原理和适用条件，不同方法的比较和选择也需要根据实际情况进行判断和决策。
无尘剑
2023-06-08 07:36:472
自变量有两个连续和一个二分，因变量是等级变量，用什么方法处理数据？
统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。CarieVinne 2023-06-08 07:36:451
请教专业人士：因变量和自变量都为1、2、3的那种分类变量，其中因变量为有序变量，适用什么模型？
遇到同样的问题，请问解决了吗大鱼炖火锅2023-06-08 07:36:393
自变量为无序变量，因变量为有序变量，在spss中用什么统计分析
这要根据你的研究目的 比如自变量是组别 ，因变量是效果（痊愈、好转、无效），如果想看不同组别效果有无差异的话 可以考虑用秩和检验如果做回归分析的话 可以考虑有序logistic回归
肖振2023-06-08 07:36:381
因变量为有序多分类变量如何用Mplus做路径分析
将因变量定义为categorical分类变量即可。mlhxueli
2023-06-08 07:36:361
spss中因变量为有序分类变量时,可以使用方差分析吗
不可以的，anova是针对continuous data的wpBeta2023-06-08 07:36:321
因变量是分类变量，自变量有连续变量也有分类变量，用SPSS的什么方法做分析？
应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。假设3：自变量之间无多重共线性。假设4：模型满足比例优势假设。意思是无论因变量的分割点在什么位置，模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归。例如本例中因变量患者满意度有4个等级，分析时拆分为三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)和(0+1+2 vs 3)，均是较低级与较高级对比。在有序多分类Logistic回归中，假设几个二元Logistic回归的自变量系数相等，仅常数项不等。结果也只输出一组自变量的系数。因此，有序多分类的Logistic回归模型，必须对自变量系数相等的假设（即比例优势假设）进行检验（又称平行线检验）。如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断。经过分析，本研究符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3、假设4，并进行有序Logistic回归呢？大鱼炖火锅2023-06-08 07:36:281
名义和有序变量的应用（能否作因变量？能否作自变量？如果能如何处理？）
我看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。韦斯特兰2023-06-08 07:36:221
用皮尔逊相关系数 检查自变量和因变量之间的相关性 sig.小于0.05相关性大还是大于0.05相关性大
sig一定要小于0.05或0.1wpBeta2023-06-08 07:35:521
分析多个定类自变量与一个定序因变量之间的关系要用什么数学模型?
sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。此后故乡只2023-06-08 07:35:421
自变量既有定序又有定类变量，因变量为连续性变量，能否用多元线性回归分析？
建议使用逐步回归，这样可以排除不显著的变量wpBeta2023-06-08 07:35:372
因变量是连续数值型；自变量有连续数值型、分类资料、等级资料；该如何做回归分析？
统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。u投在线2023-06-08 07:35:301
做多元回归分析，自变量中包含性别和学历以及配偶是否工作等，因变量为工作绩效
小事糊涂，大事聪明。作为一个中小企业的老板，关键的技术、主要的客户、原材料和产品的购销网络一定要亲自掌握，定期或不定期的亲自参与。千万不可被一，二个人所控制，否则，一旦有所意外被卡住脖子就后悔不已了。tt白2023-06-08 07:35:303
等级资料是针对自变量还是因变量计算
等级资料是针对自变量计算。因变量是计量资料，自变量是计数资料和等级资料，定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值。
小菜G的建站之路2023-06-08 07:35:291
谁能帮忙讲解一下分类变量的回归分析？自变量和因变量都为分类变量，请问怎样用SpSS做回归分析？
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回归西柚不是西游2023-06-08 07:35:284
外变量是对因变量只产生积极影响的变量吗
外生变量又称政策性变量、自变量，是指在经济机制中受外部因素主要是政策因素影响，而由非经济体系内部因素所决定的变量。这种变量通常能够由政策控制，并以之作为政府实现其政策目标的变量。 从广义上讲，任何一个系统（或模型）中都存在许多变量，其中自变量和因变量统称为内生变量，而作为给定条件存在的变量则称为外生变量。意指不受自变量影响，而受外部条件支配的变量。 外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。一般情况下，外生变量与随机项不相关。
九万里风9
2023-06-08 07:33:571
自变量 因变量 内生变量 外生变量
任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。 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。而Q随P的变化而变化。Q是因变量，P是自变量。 在一个模型中，外生变量不可能是自变量和因变量，内生变量就是自变量或者因变量中的一个。
康康map2023-06-08 07:33:561
回归分析因变量可以是外生变量吗
回归分析因变量可以是外生变量吗，任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。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...苏萦2023-06-08 07:33:472
心理学的自变量和因变量分别指什么?
1、自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。2、因变量在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。3、控制变量控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。自变量种类1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。FinCloud2023-06-08 07:33:371
谁中实验过程中什么是自变量？什么是因变量
自变量：是否给被试看广告；因变量：被试对广告的情绪反应（积极或消极态度） 采用的是被试间设计，因为实验将被试均分为两组，每组被试接受了不同的处理，这就是被试间设计所要遵循的。韦斯特兰2023-06-08 07:33:331
什么叫做自变量、因变量、控制变量
1、自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。2、因变量函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。另外“因变量”也特指心理实验中的专业名词。3、控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。扩展资料：自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，他们是对“对象将做什么”的反应。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。控制变量，亦称额外相关变量，指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。参考资料来源：百度百科-自变量参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-控制变量九万里风9
2023-06-08 07:33:331
请问，大学生《体育科学研究方法》这本书里，自变量、因变量和控制变量是什么?
自变量是自改变的量数，因变量是由自变量改变而改变的量数康康map2023-06-08 07:33:193
因变量与调节变量主效应均为正，交互项系数为负，怎么解释
交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。考虑regya和regyaab其中y是成绩，a是听课时间，b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。无尘剑
2023-06-08 07:32:401
因变量与调节变量主效应均为正，交互项系数为负，怎么解释
交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。考虑reg y a 和reg y a ab 其中y是成绩 ，a是听课时间， b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。
铁血嘟嘟2023-06-08 07:32:402
调节变量要和因变量相关才能检验调节效应吗
本文主要讲解当自变量（x）、因变量（y）都为连续变量，调节变量为二分类变量（m）（如性别）时简单的显变量调节效应检验如何做。根据相关文献，在这种情况下，有四种方法可供参考。1。分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等。若相等，认为m不具有调节效应；不相等，说明m有调节效应。具体检验方法可参考本人另一篇知乎文章。2。虚拟变量回归（或+层次回归）。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。第一种方法：做回归分析，回归方程为y=b0+b1x+b2m+b3xm，检验b3是否显著。若显著则m有调节效应，不显著则认为m不具有调节效应。第二种方法：做层次回归。将x和m作为第一层变量，将xm作为第二层变量，可以得到两个回归方程，y=b0+b1x+b2m和y=b0+b1x+b2m+b3xm，看后一个回归方程和R方是否显著高于第一个方程的R方，也就是说R方改变量是否显著（spss里面会输出）。显著则m具有调节效应，不显著则没有。很明显第一种方法简单。3。采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1，将相关变量放到相应的变量框里即可。这个不再赘述。4。采用Amos、Mplus等软件做多组比较。首先在Amos里建立一般的模型图，然后建立男生和女生两个组后导入数据，接下来设置不限制路径系数相等模型和限制路径系数相等模型（需要点击多组分析）。在限制路径系数相等模型里面要设置b1_1=b1_2，意味着男生组的回归系数设置为和女生组的回归系数相等，不限制路径系数相等模型里面不需要设置，留空即可。然后就可以运行模型（设置为标准化估计值比较好）查看结果。
人类地板流精华2023-06-08 07:32:394
spss中自变量有分类变量，但是因变量是连续变量。如何选择回归模型
多元线性回归分析统计专业研究生工作室为您服务FinCloud2023-06-08 07:32:383
spss中如果自变量是虚拟变量（0，1），因变量是连续变量，调节变量也是连续变量，该如何做调节变量的检验
检验方法是一样的mlhxueli
2023-06-08 07:32:373
一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量各是
一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量分别是自变量是一天中的时间，因变量是温度。研究全天气温变化的实验即研究温度随时间变化的实验，因此自变量是一天中的时间，因变量是温度，其余为无关变量。自变量是指实验者操纵的假定的原因变量，也称刺激量或输入变量。因变量是指一种假定的结果变量，也称反应变量或输出变量，它是实验自变量作用于实验对象之后所出现的效果变量。无关变量是指那些不是某实验所需研究的，自变量与因变量之外的一切变量的统称，也称为非实验因子或无关因子。无关变量又称为控制变量，即实验中除了自变量以外，其它的可能引起实验结果改变的因素。自变量的种类1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。4、暂时造成的被试差别：被试的暂时差别通常是由主试的安排，也就是由主试给予的不同指示语造成的。小白2023-06-08 07:32:171
请问，大学生《体育科学研究方法》这本书里，自变量、因变量和控制变量是什么?
1.自变量(1)多数自变量是可以被研究者操纵的。(2)自变量的变化主要有以下几种方式：①不同种类的自变量，如运动与营养补剂；②某种自变量的出现与不出现，如采用有氧运动模型和不运动；③同一种自变量的不同水平。(3)实验自变量的水平或类型有时被称为实验处理。2.实验对象(1)实验对象是研究者设计的实验处理的对象、应用范围等。(2)研究者操纵和控制自变量是通过对实验对象进行实验处理实现的。(3)实验对象是接受实验处理的参与者，通常称被试。3.因变量(1)研究所测量的变量就是因变量。因变量是由自变量引起变化的变量，所以自变量也被称作原因变量，因变量则被称为结果变量。实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内同是考察自变量对因变量的影响，即考察实验处理因素对因变量的影响。(2)在明确因变量的过程中，需要对因变量进行界定，即给因变量下操作性定义，把抽象的变量转化为可观察的、可度量的观测指标。扩展资料实验法的基本特点是：实验法可以使研究者观察到自然条件下难以观察到的现象。实验法可以重复进行验证。实验法可以把某些特定的要素分离出来，从而比较容易观察它的效果。由于实验是可控制的，因此它比较便于测量，从而使研究结果相对精确并易于进行横向比较。实验由处理因素(自变量)、实验对象(被试)、实验效应(因变量)三个基本要素构成。为了尽量避免和减少误差，进行实验设计时应遵循以下原则：对照原则、随机化原则、重复性原则、均衡性原则。
真颛2023-06-08 07:32:151
实验中的自变量和因变量。这个实验使用的是哪类设计
自变量：是否给被试看广告；因变量：被试对广告的情绪反应（积极或消极态度）采用的是被试间设计，因为实验将被试均分为两组，每组被试接受了不同的处理，这就是被试间设计所要遵循的。铁血嘟嘟2023-06-08 07:32:141
为什么两个因变量相互独立
只有相互独立才能计算结果。因为只有相互独立才能计算结果。独立性是指两个变量的发生概率一点关系没有，而相关性通常是指线性关系。
左迁2023-06-08 07:31:461
在统计中dependent 和 independent哪个是因变量哪个是自变量
independent 自变量，就是独立变量dependent 因变量黑桃花2023-06-08 07:31:452
翻转课堂实验中如何控制因变量
在翻转课堂实验中，控制因变量的方法包括：1. 随机分组：将实验对象随机分成实验组和对照组，以消除个体差异对实验结果的影响。2. 控制变量法：在实验过程中，尽可能保持其他变量不变，只改变研究对象的某一变量，以确保实验结果的可靠性。3. 双盲实验：实验对象和实验者都不知道实验组和对照组的分组情况，以消除主观因素对实验结果的影响。4. 重复实验：多次重复实验，以确保实验结果的稳定性和可靠性。5. 控制实验环境：在实验过程中，尽可能保持实验环境的一致性，以消除环境因素对实验结果的影响。
LuckySXyd2023-06-08 07:31:413
一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量各是什么?
一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量是（自变量是一天中的时间，因变量是温度）。自变量是研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量是在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。分布状况等温线气温的分布通常用等温线图表示。所谓等温线就是地面上气温相等的各地点的连线。等温线的不同排列，反映出不同的气温分布特点。如等温线稀疏，则表示各地气温相差不大。等温线密集，表示各地气温悬殊。等温线平直，表示影响气温分布的因素较少。等温线的弯曲，表示影响气温分布的因素较多。等温线沿东西向平行排列，表示温度随纬度而不同，即以纬度为主要因素。等温线与海岸平行，表示气温因距海远近而不同，即以距海远近为主要因素等等。tt白2023-06-08 07:31:401
spss怎么测量一个自变量和一个因变量的关系
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系把自变量的平方项 和自变量加入方程进行回归，如果平方项的回归系数显著，则有你说的这种 U 型关系，bikbok2023-06-08 07:31:402
一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量各是什么？
变量和因变量是（变量是一天中的时间，因变量是温度）。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。自变量是实验研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。如研究酶活性与温度的关系的实验，温度变化就是自变量，酶活性的改变就是因变量。扩展资料：自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试（符号O）对刺激（符号S）作反应（符号R），即S－O—R。显然，这里刺激变量就是自变量。参考资料来源：百度百科-自变量小白2023-06-08 07:31:392
在需求定理中的变量与因变量分别是谁啊 （或者这样的区分是不是没意义？）
由图可以得出因变量就是P（价格），变量就是P（需求量），1.在实际问题中。关键：因变量随自变量变化而变化。其次，研究的目的及方便于问题的研究。以矩形面积问题为例。从理论上讲，长a，宽b，面积S都有资格当因变量或自变量。它们有众所周知的关系式S＝ab如果我们把长a固定（不变，是常数），研究宽b的变化引起面积S如何变化，则把面积S看成宽b的函数。这时，面积S是因变量，b是自变量。按习惯用y表示因变量，x表示自变量。记为S＝ax或y＝ax也可记为S(x)=ax.同理S＝bx或y＝bx如果我们把长a固定（不变，是常数），研究面积S的变化引起宽b如何变化，则把宽b看成面积S的函数。这时，b是因变量，S是自变量。关系式b＝a/S。记为y=a/x不过，注意：在函数的应用题中，命题者一般会告诉你谁是谁的函数。2.在解析式中。如果含有x，y。一般认为y是x的函数。但是有两种极其少见的情况例外：其一，有特别约定。其二，不构成“y是x的函数”。就是不满足函数的定义。 希望采纳
ardim2023-06-08 07:31:371
自变量，因变量的含义，以及它们的因果关系
自变量是被操纵的变量。因变量是被测定或被记录的变量。因果关系 :因变量随自变量而变化问题 自变量 因变量 植物的生长速度与气温有何关系？ （气温） （植物的生长速度）受热时的液体的体积如何变化？ （受热） （液体的体积）人的生长速度是怎样的？ （生长速度） （人体）kikcik2023-06-08 07:31:3614
请问什么是 前因变量 和结果变量？
前因变量就是它的影响因素，结果变量就是它所造成的结果consequences铁血嘟嘟2023-06-08 07:31:353