spss中主体间效应是分析什么的
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/11 03:10:30
_问题描述:在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1::说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关
说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的
manovab1b2b3bya(1,2)/wsfactors=b(3)/wsdesign/design/wsdesign=b/design=mwithina(1)mwithina(2)/wsdesig
呵呵你是无尽吗?只有看下你的数据和操作才能知道你的问题到底哪出错了,出现负值肯定是不对的.信度分析的操作步骤(这里是计算内部一致性系数的步骤)应该是:Analyse——Scale——Reliabili
百度hi我在里面给你解决
不能用paired-samplettest.可以用indepent-samplettest.为什么不能用paired-samplettest(成对t检验)?因为paired-samplettest需要
首先一点,没有交互作用,你做简单效应分析干嘛呢,没用啊,别人也不承认啊;其次,你如果没有交互作用还是想要强行做的话,语句还是一样的,没有区别的,但结果一般和你做的方差分析的结果不会有冲突,也就是说没有
问题描述:做出年级主效应显著,专业与年级交互作用显著,下一步\x0d答案1::单变量多因素方差分析:\x0danalyze-;generallinearmodel-;univariate\x0dMod
analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.
从事物的关系看,事物之间的关系都可以看做相关或者不相关,这是一个大的定义.但是相关性里面又包括简单的相关性以及因果关系的相关性.所以相关分析和回归分析都可以看做是研究相关关系的,但是简单相关只是笼统的
可以做回归分析,不一定要用岭回归的
看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要
在SPSS软件中,没有关联性分析这一功能,你的理解可能是正确的,即相关性分析.
晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析(one-wayanova;univerate;repeatedmeasure)、非参检验(卡方检验,crosstable等)都可以来看显著性.你
你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的
卡方值(Wald)是卡方检验时计算出来的值,卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较.最简单和最典型的就是2*2列联表的卡方检验.自由度根据你的样本量来决定,自由度=(行数-1)(列数-1).自由度具
文件名:中介效应重要理论及操作务实目录:一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系(X→Y)不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的,此时我们称M为中介变量,而
用CTRL键啊哥们,两个因素就可以纳入了
spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据