SPSS里两个变量做均值分析怎么做

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

你这么做肯定不行的,看看降维的分析吧,综合一下变量再问：降维分析用什么软件做啊怎么做啊再答：spss就能做啊，需要代做吗？再问：问题是降维分析能够显示出两变量见的像回归那样的线性关系吗比如有R方一些数

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

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，

1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

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.

一般只做量表的数据即可,此类调查问卷的信度分析与效度分析问题均可＋名中我QQ来帮你解决一下.如果原始数据不理想,也可帮您修改出较理想的数据来.QQ上具体说.

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

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

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

看你的变量里面包含的问题是不是都是里克特量表式的,如果是的话可以按照下面两种不同的处理方式一般的处理方式,在论文里较常见的是把每个变量包含的问题进行综合相加求和或者求均值,然后用汇总后的两列进行相关当

如果是看读某本书和性别之间是否有关系用关卡方检验

跟你求各维度的平均值一样,把题目加总除以总题数,或者每个维度的均值乘以题数相加再除以总题数,（维度1×维度数+.）除以总题数.

简单点说先看Sig.值,如果这个值

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