如何用spss判断连续变量的影响因素
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/14 01:27:15
不用管维度,把不同的人,对变量下的同一个问题的得分,做平均,就代表这个变量了,别的变量也一样,然后平均出来的两个或者多个变量做相关性分析,就行了再问:难道那些文献也都是这么做的?那样的话如果做描述性统
方差分析有很多种有完全随机设计随机区组设计析因设计等可以用anlyse--generallinearmodel--univariate进行anlyse--comparemeans--onewayano
你可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况(推荐Histogram图
你的数据不适合使用卡方检验.卡方检验用于2个变量都属于分类变量(例如性别、婚姻状态等,属于定性数据)时的数据分析,例如要分析性别与色盲之间(色盲一般分为“有”和“无”2个分类,属于定性变量)的关系,就
无需处理可以直接进行回归分析
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.
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就
主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的
Statistics菜单的Correlate选项->PartialCorrelations过程看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlati
统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约
这个在菜单栏中找转换打开第一个计算变量,你要计算的变量应该是感知质量,右边你就输入上面四个变量值的和再除以4就行了,这个比较简单,也可以在excel里面做,不知道你问的是不是这个意思
就是用独立样本T检验啊,analyze——comparemeans——independentsampleTtest
如果比较某两年的阳性率的差异,应该用t检验.要比较4年的阳性率差异应该用卡方检验.具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row
"A战略在受访者公司的成功执行率"和“B1B2B3三个成本”都是用的5点量表吗?我不太明白你的执行率怎么用5点量表来回答.如果你的所有问题都是用的5点量表,1表示最差,5表示最好,那可以用相关来初步看
SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况(推荐Histogram图).一些常见的分析方法(如t检验、方差分析等)对数据背离正态分布有
你的问题设置有错误,800元以下,800-1500,1500-2500只是一个区间,不是精确的值,因此最后得到的家庭每月支出也只能是一个区间,不可能是一个精确值.你可以用spss的transform下
Analyze->Classify->里面有4种情况,你知道你的数据是属于哪一种呀
表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型;所对应的指标:R的平方(决定系数)deltaR的平
按以下格式录入数据:分组是否发病人数1126122421292221将变量“人数”WeightCasesAnalyze->DescriptiveStatistics->Crosstabs:将分组放入“
借本书吧,你这样问的话太笼统了,分析方法有很多的,回归分析,时间序列分析,主成分分析,因子分析,聚类分析等等很多呢