一元二次用spss分析

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的

浓度即为因变量,后面的地点,天气状况,风力,检测时间,温度,适湿度,为变量.那么做偏相关分析,需要控制一个变量,比如说,控制地点,来测定天气状况和风力对浓度的相关系数.控制就说明,当地点不变时,天气状

做时间序列分析,最强大最方便的是EViews,包括单位根检验、VAR模型、协整检验等等.需要的话,数据发给我,我可以帮您.

主要看t值和sig值sig是最重要的但不要忽视R2和F值我替别人做这类的数据分析蛮多的

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

因为对阁下的题目不了解,所以不知道上图中的结果代表什么含义.你的理解是正确的,主成分分析得到的主成分是一个综合性指标.从数学的运算来看,主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转.而降

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

从输出表看,这是个多元线性回归的分析结果啊!第一列显示了有6个自变量（第一行是常数项）,因变量是什么楼主没有显示出来.第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数.第三列是回归系数的标准误差.第四列是标

一个自变量一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点直接使用的.至于判断线性方

告诉我邮箱吧,我发你,不过是汉化版的,不是非常清晰,但是能用,是17.0的.最近做毕业论文也刚好在分析里克特量表~

1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（六个月后涨跌额）55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无

你的数据已经导入EXCEL了吗数据的缺失值是否已经想好怎么处理了吗你对这些数据要用SPSS要做哪些分析已经有了清晰的认识了吗如果这些问题想清楚了我可以帮你做再问：已经屗入了excel了~数据的缺失值.

先通过computevariables功能,计算三类制度的总得分,然后对得到的三个分数求描述性统计.看样子你的问卷是可以做信效度分析的,你也可以建结构方程模型再问：���computevariable

做km分析,或者cox都可以的详细过程内容太多了再问：我想问一下都统计哪些数据？是不是生存或死亡的状态、以及生存时间？还有其他的吗？再答：是的，还有你的实验分组，以及其它相关病人的信息再问：其他相关病

R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值

自变量的地方选入多个变量就可以了.

5等级量表大多数情况下默认是等距数据,用等距数据的处理方法,你需要那数据过来看一下

你的问题要用ANOVA分析来做.不过这样你要一个一个问题的分析.19个问题你要分析19次.你可以考虑下MANOVA方法,但是对于该方法我不是很确定是否能有此MANOVA,另外还要看下你的问卷是怎么设计

如果数据量不大,你完全可以用Excel来解决.没必要用SPSS.但是SPSS的数据分析的确十分强大.我用的还是SPSS13.0的.Excel有个专门的数据分析软件包,是你在安装的时候默认不勾选的,插入