spss中要分析解释变量对被解释变量的影响程度大小用什么分析方法

到了这步之后,把这个连续性的变量选入,再在右边重新定义分组之后的变量的名字,写好之后,点击中间有个if按钮,在里面设置不同的范围,比如6-7.99,再右边写为1,就是说新变量的6-7.99为新变量的1

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

df为自由度,F为检验统计量(F值),方差分析的统计量.

因变量是一个连续变量,但自变量分别是两个顺序变量,请问这样可以做回归分析做回归分析的变量必须要求是连续的但也有社会学方面的学者做这样的回归但这再问：谢谢您，我也看到这个信息了，但还是没有找到适用的资料

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

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，

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

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

用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和,得出的百分比即可表示该自变量对因变量的贡献占比再问：呵呵，太谢谢了，我还想问一下，就是，这个有没有理论依据，有人说是模型的r值变化，我在书上也没看到，呵

如果是看读某本书和性别之间是否有关系用关卡方检验

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.

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

简单点说先看Sig.值,如果这个值

我自己的理解是alpha=0.05的子集里面每一列中包含的数据之间的差异是不明显的,其显著性大于0.05并被标注在最下方.而不同的子集之间的差异是明显的,小于0.05.并且我的图是按照从小到大的顺序进

污染因子排名,你计算综合得分,然后进行排序即可.再问：计算综合得分，一般不都是对个案进行排名吗？比如表3，，如何对表4污染指标进行排名呢 再答：你可以把你的这篇文章让我看下么，或者给个网址，

先将多选题在分析——多重响应里面整合成一个变量,再在分析——多重响应——交互分析里面求它们的卡方值以及相关系数.

相关系数r=-0.075,负相关,但从P=0.715＞0.05来看,很显然两变量间没有统计学相关性.此类SPSS数据统计分析问题均可＋名里我QQ来给你代处理一下.

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会