怎么用spss得出两个变量回归方程

你这么做肯定不行的,看看降维的分析吧,综合一下变量再问：降维分析用什么软件做啊怎么做啊再答：spss就能做啊，需要代做吗？再问：问题是降维分析能够显示出两变量见的像回归那样的线性关系吗比如有R方一些数

纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的

就是系数加上变量这么来写啊,比如0.196VAR00002-0.152VAR00003-.我替别人做这类的数据分析蛮多的

要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平：0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就

用因子载荷矩阵的第i列的每个元素分别处以第i个特征根的平方根,就得到主成分分析的第i个主成分的系数,如第一主成分的第一个变量的系数为0.956除以2.777的平方根,这里打不出根号,不好意思,以此类推

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用

列方程需要的是表3,即表题是“系数”的那个表.具体而言就是：人均净利润=14403.479+453037.528*技术人员密度(22912.153)(147215.653)T统计量用来观测回归系数是否

t值没有多大意义最重要的是p

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB

在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值（A/B/C/D）,这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用

不太明白你的意思,如果想知道多个因子的相关性,那可以先做相关性分析.SPSS中回归的自变量都是自己加入的,做了相关性分析,在回归时只对相关性大的因子做回归.如果是筛选因子的话建议用逐步线性回归,会自动

在LinearRegression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise；单击“Options”按钮,更改UseprobabilityofF栏中“Entry”的值为0.1,“Re

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

这样给你解释虚拟变量吧,不然按照原理也说不清楚虚拟变量是需要自己进行转换的就相当于你把年级分成5列变量,分别是是否1年级、是否2年级、是否3年级、是否4年级、是否5年级,然后赋值时就是全部用0和1编码

肯定不行啊没有意义哦再问：就只是变量的sig值太大，别的都没问题吗？？再答：sig值太大，别的就不用看了啊没有用了

先做相关,再做线性回归,1.相关—双变量2.回归—线性再问：我现在就是不知道这个相关是怎么做的，因为它是两个连续变量，自然不能用方差分析了，那应该用什么方法呢？高人能否具体说一下SPSS当中应该怎么操

表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.00