在spss用逐步分析法分析连续变量,行业虚拟变量如何操作

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.

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

spss一般都建议选择最后一个模型这是逐步回归的基本常识我经常帮别人做这类的数据分析的

感觉问错了吧,应该是怎样用spss解决主成分分析的问题吧!其实主成分分析的数据处理过程含以下几个方面：1.数据的标准化.2.标准化后数据的协方差阵3.协方差阵的特征值特征向量4.计算累积贡献率,确定主

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

因为逐步回归程序会帮你把不显著（没有作用的）自变量删除了,只保留重要的、有意义的变量.如果你想把所有变量都保留的话,请选择强制法（enter）进行回归分析.

可以建议用eviewseviews做自相关分析、异方差检验还是比较专业的

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~

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

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

你的问题太多了,简练明了一些吧我替别人做这类的数据分析蛮多的

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