spss中一个因变量与两个变量的类型

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

建立两个变量,一个是面积一个是价格,然后再将数据录入SPSS中,然后选择Transform-Compute菜单,在目标变量中输入均价,在表达式栏中输入价格/房屋面积这个数学式在确定,就会产生一个新变量

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

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.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

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

共线性的话,采用岭回归或者主成份回归来做可以避免,亦或者用逐步回归也成.

这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明

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

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

你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法再问：首先感谢您的回答，谢谢！朋友，是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象，当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中，如果方程中少了其中几个变

不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关

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.

因变量是千位,自变量是亿都没有问题,自变量大小对因变量不会有什么影响,关键是看数据本省有无突变,是两组数据的变化特征是否一致的问题,不能从数据大小来判定,相关性不高,是指标选取或指标变化与因变量不一致

你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.

我估计你的意思是想用compute命令,把三个变量进行计算得到一个综合变量吧?点击：transform点击：computervariables然后就出现了对话框,左边输入新变量的名字（随便取,不好和已

没用过,网上有相关的教程

你每给定一个自变量的值,都对应一个因变量的值,自变量的取值范围、以及这种明确的对应关系、再到产生的因变量的取值范围,三者整体才是一个“函数”.说因变量是函数只是习惯上的,说一个变量是函数都是默认了潜台

（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