spss如何做回归分析
@童唐263：SPSS怎么进行回归分析 SPSS回归分析教程 -
谢莉13162594363…… 多元线性回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量. 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
@童唐263：SPSS怎么进行回归分析 -
谢莉13162594363…… 1)准备分析数据 在SPSS数据编辑窗口中,创建变量,并输入数据.再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”,它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生. 2)启动线性回归过程 单击SPSS主菜单的“...
@童唐263：如何利用spss进行已知维度的回归分析 -
谢莉13162594363…… 用SPSS进行回归分析,实例操作如下:单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9所示.从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中.在方法即...
@童唐263：怎样用spss做回归分析 -
谢莉13162594363…… 以下列数据为例,求合成纤维的强度与拉伸倍数之间是否存在显著的线性相关关系. 打开spss软件,录入数据,然后analyze-regression-linear. 将x(拉伸倍数)点入自变量框,将y(强度)点入因变量框. 点Statistics,进入下列对话框,然后选中Estimates及model fit,最后点continue 点Plots,save,option对话框,不用修改,直接点continue. 点ok,输出下列结果,
@童唐263：spss怎么做回归分析的?? -
谢莉13162594363…… 依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……
@童唐263：怎样用spss进行logistic回归分析 -
谢莉13162594363…… 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 2 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简...
@童唐263：如何用spss进行选择回归分析? -
谢莉13162594363…… 1.打开数据:在SPSS 中打开你的数据文件.2.选择分析:在菜单栏中选择“分析(Analyse)” > “回归(Regression)”.3.选择回归:在弹出的回归分析对话框中,选择“线性(Linear...
@童唐263：急:spss回归分析该如何具体操作? -
谢莉13162594363…… 先做相关分析,出表看 相关关系 analyze - correlate - bivar..选变量 中介变量 m 世界主义倾向 这三个变量的回归 相关关系 y=cx+e M=cx+e y=c`x+bm+e还是用多元线性回归 在看自变量有没有高度相关,在看看哪个站的比重影响大,对选择的模型做 F检验 看模型是否合适, 在用逐步回归 确定最优模型就行 Dependent和Independent 因变量 自变量 是选的 消费态度与爱国心 世界主义倾向 通过你问卷设计得到的样本数据作分析啊
@童唐263：如何使用SPSS进行逐步回归分析? -
谢莉13162594363…… 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
@童唐263：如何用SPSS做心理学变量间的回归分析? -
谢莉13162594363…… 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) delta R的平方(调整决定系数) beta是指回归系数.所以最后得出的回归模型应该是:工作绩效=心理资本总体*0.806+自我效能*0.467+乐观*0.196+心理弹性*0.160+常数项(表中未列出) 而你上图通过SPSS所得出只是个模型汇总的结果,即对整个模型的全变量回归分析,并非各自变量回归分析的结果.
谢莉13162594363…… 多元线性回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量. 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
@童唐263：SPSS怎么进行回归分析 -
谢莉13162594363…… 1)准备分析数据 在SPSS数据编辑窗口中,创建变量,并输入数据.再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”,它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生. 2)启动线性回归过程 单击SPSS主菜单的“...
@童唐263：如何利用spss进行已知维度的回归分析 -
谢莉13162594363…… 用SPSS进行回归分析,实例操作如下:单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9所示.从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中.在方法即...
@童唐263：怎样用spss做回归分析 -
谢莉13162594363…… 以下列数据为例,求合成纤维的强度与拉伸倍数之间是否存在显著的线性相关关系. 打开spss软件,录入数据,然后analyze-regression-linear. 将x(拉伸倍数)点入自变量框,将y(强度)点入因变量框. 点Statistics,进入下列对话框,然后选中Estimates及model fit,最后点continue 点Plots,save,option对话框,不用修改,直接点continue. 点ok,输出下列结果,
@童唐263：spss怎么做回归分析的?? -
谢莉13162594363…… 依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……
@童唐263：怎样用spss进行logistic回归分析 -
谢莉13162594363…… 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 2 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简...
@童唐263：如何用spss进行选择回归分析? -
谢莉13162594363…… 1.打开数据:在SPSS 中打开你的数据文件.2.选择分析:在菜单栏中选择“分析(Analyse)” > “回归(Regression)”.3.选择回归:在弹出的回归分析对话框中,选择“线性(Linear...
@童唐263：急:spss回归分析该如何具体操作? -
谢莉13162594363…… 先做相关分析,出表看 相关关系 analyze - correlate - bivar..选变量 中介变量 m 世界主义倾向 这三个变量的回归 相关关系 y=cx+e M=cx+e y=c`x+bm+e还是用多元线性回归 在看自变量有没有高度相关,在看看哪个站的比重影响大,对选择的模型做 F检验 看模型是否合适, 在用逐步回归 确定最优模型就行 Dependent和Independent 因变量 自变量 是选的 消费态度与爱国心 世界主义倾向 通过你问卷设计得到的样本数据作分析啊
@童唐263：如何使用SPSS进行逐步回归分析? -
谢莉13162594363…… 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
@童唐263：如何用SPSS做心理学变量间的回归分析? -
谢莉13162594363…… 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) delta R的平方(调整决定系数) beta是指回归系数.所以最后得出的回归模型应该是:工作绩效=心理资本总体*0.806+自我效能*0.467+乐观*0.196+心理弹性*0.160+常数项(表中未列出) 而你上图通过SPSS所得出只是个模型汇总的结果,即对整个模型的全变量回归分析,并非各自变量回归分析的结果.
