SPSS 两个因变量存在交叉影响
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 15:27:34
pearson相关性分析的条件是两个变量之间呈线性的相关趋势,此时的相关系数大小会比较准确至于两个变量是否相互影响都没关系另外相关分析只能说明两者之间的互相关系,并不能说明因果关系
多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看显著性检验,即P值.P值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响.对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看
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
用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归
因变量就是指的一个变量,如果有多个指标,那么因变量又无法直接观测,那就是潜变量模型了
这个是比较两个模型的差异,有差异就说明你的中介变量有作用再问:两个模型的差异再怎么比较?能具体说明下吗?
将你和结果的模拟y与真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的
TotalVarianceExplained(是这个表上有的,SPSS的结果里,下面是同一个表,横着显示不了)InitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoa
你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析
一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系
可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可
先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问:谢谢哈!那再请问一下啊,怎么用SPSS绘制一个因变量和
如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.
没用过,网上有相关的教程
不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置
当然不行啊,要不你就要做回归预测了,但是要先建模型再问:可是没有因变量怎么做回归呢?我也问了我们老师,说是可以先通过因子分析估计一个因变量的值再进行回归。。(可以留个你的联系方式不,请教一下高人)再答
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
你选择的因变量是不是只用一个值,要么都是1,要么都是0,你检查下
楼上正解,按你描述,应该是两因素方差分析.再问:之前我也是这么想的,但是不是,y123不是y的三个水平,测的东西不一样。确定不是,已考虑过两因素,再答:朋友,解决了吗?没有的话,可以把数据发给我,帮你
(一)定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度(小数位数)、变量标签(或值标签)和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name