spss不相关可以做回归吗
@台封2499：spss 分析出来两组变量没有相关性(P>0.05) 是否要进行回归分析? -
寇庆18630677841…… 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Spearman相关未显示相关性,就不用做回归分析了,没有意义的.而且即使Pearson相关或者Spearman相关有显著相关性,数据质量非常好(满足正态分布等条件)才能做回归分析的.
@台封2499：SPSS统计时为什么不相关的因素,做回归时反而是回归的? -
寇庆18630677841…… 你说的情况是可能会出现的,因为相关分析的显著性t检验和回归分析的显著性F检验不是完全统一的,会有交错的现象发生.不过可以肯定的是都在0.05附近,不会太偏离的.
@台封2499：SPSS相关性不显著还要继续回归分析吗 -
寇庆18630677841…… 刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35,显著性水平小于0.05. 因此有个疑问,既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了,为何还要继续回归分析,回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解.一种解释是: 1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事.2、多变量情况下,可以用回归做预测,考虑调节变量,共线性问题,和多元回归一些其他功能,所以,继续做回归,还是两个变量,真的没必要,如果多变量情况下,还是可以考虑的.
@台封2499：用spss对数据进行回归分析,但不知选哪一种回归类型,怎么办?请教高手!
寇庆18630677841…… 回归的话,一般来讲,如果是线性回归,要求自变量和因变量是线性强相关的,出来的模型会比较好,如果自变量多余1个,则最好自变量之间是不相关或弱相关的. 至于什么回归,一般来讲都是尽量做线性回归,如果是非线性,可以先转换变量使其与因变量线性相关. 更简单的选择方法是画图,看是一条直线,还是像某种曲线,然后进行选择.
@台封2499：SPSS 因子分析之后如何进行相关和回归分析 -
寇庆18630677841…… 用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了
@台封2499：怎么用Spss做多元逐步回归? -
寇庆18630677841…… 可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise;再单击Statistics,在打开的对话框中依次选择Descriptives和Casewise diagnostic选项及outliers outside n standard ...
@台封2499：SPSS做回归分析出现警告,频率为零单元格 -
寇庆18630677841…… 1、出现“1281 (76.7%) 个频率为零的单元格”的警告表明你的模型很可能含有连续型变量(定量数据,如身高、体重等),此时必须确保连续型变量只能放入PLUM的协变量(covariate)框中,绝对不能放入因素变量(Factor)框中!否则就...
@台封2499：spss做多元逐步回归是筛选自变量 -
寇庆18630677841…… 你既然做的是逐步回归,系统会帮你剔除不合格的变量,那你就可以把变量都放进去撒,当然如果你确定肯定没有相关关系的,那就没必要放啊.如果拿不准,最好都试试,看看结果有什么不同,那个结果比较好撒、ppv课学习网站
@台封2499：SPSS线性回归检验是否相关是看哪个值?求解! -
寇庆18630677841…… 1. 相关系数R呢?决定系数R方呢? 2. 你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE. 3. 你用的是全变量回归还是逐步回归? 4. 你给的图不全 5. 回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义 6. 我感觉你用的是全变量回归...
@台封2499：利用SPSS进行多元回归分析,每个自变量为非数值的(比如药剂种类,容器类型),这样还能分析吗? -
寇庆18630677841…… 如果你的因变量仍然是连续性数值变量,只需要把这些分类名义变量转成哑变量,之后才能进行多元回归分析 或者可以直接使用多元方差分析,进行回归参数的估计 都是可以的 如果因变量也是分类的名义变量,那只能用logistic回归 长期兼职数据分析、问卷调查数据分析、论文数据分析等 qq 94168195
寇庆18630677841…… 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Spearman相关未显示相关性,就不用做回归分析了,没有意义的.而且即使Pearson相关或者Spearman相关有显著相关性,数据质量非常好(满足正态分布等条件)才能做回归分析的.
@台封2499：SPSS统计时为什么不相关的因素,做回归时反而是回归的? -
寇庆18630677841…… 你说的情况是可能会出现的,因为相关分析的显著性t检验和回归分析的显著性F检验不是完全统一的,会有交错的现象发生.不过可以肯定的是都在0.05附近,不会太偏离的.
@台封2499：SPSS相关性不显著还要继续回归分析吗 -
寇庆18630677841…… 刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35,显著性水平小于0.05. 因此有个疑问,既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了,为何还要继续回归分析,回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解.一种解释是: 1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事.2、多变量情况下,可以用回归做预测,考虑调节变量,共线性问题,和多元回归一些其他功能,所以,继续做回归,还是两个变量,真的没必要,如果多变量情况下,还是可以考虑的.
@台封2499：用spss对数据进行回归分析,但不知选哪一种回归类型,怎么办?请教高手!
寇庆18630677841…… 回归的话,一般来讲,如果是线性回归,要求自变量和因变量是线性强相关的,出来的模型会比较好,如果自变量多余1个,则最好自变量之间是不相关或弱相关的. 至于什么回归,一般来讲都是尽量做线性回归,如果是非线性,可以先转换变量使其与因变量线性相关. 更简单的选择方法是画图,看是一条直线,还是像某种曲线,然后进行选择.
@台封2499：SPSS 因子分析之后如何进行相关和回归分析 -
寇庆18630677841…… 用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了
@台封2499：怎么用Spss做多元逐步回归? -
寇庆18630677841…… 可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise;再单击Statistics,在打开的对话框中依次选择Descriptives和Casewise diagnostic选项及outliers outside n standard ...
@台封2499：SPSS做回归分析出现警告,频率为零单元格 -
寇庆18630677841…… 1、出现“1281 (76.7%) 个频率为零的单元格”的警告表明你的模型很可能含有连续型变量(定量数据,如身高、体重等),此时必须确保连续型变量只能放入PLUM的协变量(covariate)框中,绝对不能放入因素变量(Factor)框中!否则就...
@台封2499：spss做多元逐步回归是筛选自变量 -
寇庆18630677841…… 你既然做的是逐步回归,系统会帮你剔除不合格的变量,那你就可以把变量都放进去撒,当然如果你确定肯定没有相关关系的,那就没必要放啊.如果拿不准,最好都试试,看看结果有什么不同,那个结果比较好撒、ppv课学习网站
@台封2499：SPSS线性回归检验是否相关是看哪个值?求解! -
寇庆18630677841…… 1. 相关系数R呢?决定系数R方呢? 2. 你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE. 3. 你用的是全变量回归还是逐步回归? 4. 你给的图不全 5. 回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义 6. 我感觉你用的是全变量回归...
@台封2499：利用SPSS进行多元回归分析,每个自变量为非数值的(比如药剂种类,容器类型),这样还能分析吗? -
寇庆18630677841…… 如果你的因变量仍然是连续性数值变量,只需要把这些分类名义变量转成哑变量,之后才能进行多元回归分析 或者可以直接使用多元方差分析,进行回归参数的估计 都是可以的 如果因变量也是分类的名义变量,那只能用logistic回归 长期兼职数据分析、问卷调查数据分析、论文数据分析等 qq 94168195
