三个因变量相关性分析-搜答案-智慧作业帮

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

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

显著性（双侧）也即P值为0.028

SPSS的相关分析分布在两大块.其一,当两个变量都是连续性变量（应该就是你说的数值变量）时,调用“相关分析”.其二,至少有一个变量是非连续性变量时用描述统计的交叉表,在统计量的选项卡里有多种不同类型的

这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明

你没有做相关分析,你做的是回归分析结果主要是看回归系数我替别人做这类的数据分析蛮多的

“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

Analyza->Correlate->Bivariate,把4个变量都右边放入变量框,结果你只看第一变量那一行或那一列就行.

主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故：1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.

没用过,网上有相关的教程

这个……发现你对统计一点都不理解……性别是分类变量你这里的应变量是等级分类变量暂时还不知道你要分析哪些指标的相关性.建议：找对统计了解的人解决.

多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并

你把这些变量都录到spss里边,然后在分析菜单里边都有模块,点击做就可以了.不晓得你的样本处理是哪里不会.朋友你玩贴吧嘛?请关注ppv课吧支持我一下,在吧里问大数据相关问题都会有老师回答的!而且资源大

回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决.不可能通过回归,除非你将因变量一个一个的分析,这样的话,中间有很多交互的东西你就没有办法分析了,而且解释的时候很麻烦.如果你用通径分析或结构

经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如：GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的

可以,但是要回归系数有统计学意义

虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高（假设正相关）.其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚

不行的呀,肯定不行的呀.得用因子分析算综合得分把不同的指标整合到一起撒.你取平均数肯定不合理的啊.ppv课学习网站再问：是用因子分析提取公因子这样吗？再答：恩。提取因子以后，在算综合得分、就成一个了再

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?