作业帮SPSS中调节变量信效度分析
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/07 18:49:59
到了这步之后,把这个连续性的变量选入,再在右边重新定义分组之后的变量的名字,写好之后,点击中间有个if按钮,在里面设置不同的范围,比如6-7.99,再右边写为1,就是说新变量的6-7.99为新变量的1
目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那
在 name 中改名字
百度hi我在里面给你解决
在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分
首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，
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
无需处理可以直接进行回归分析
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
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
Statistics菜单的Correlate选项->PartialCorrelations过程看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlati
用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和,得出的百分比即可表示该自变量对因变量的贡献占比再问：呵呵，太谢谢了，我还想问一下，就是，这个有没有理论依据，有人说是模型的r值变化，我在书上也没看到，呵
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.
如果是看读某本书和性别之间是否有关系用关卡方检验
你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
简单点说先看Sig.值,如果这个值
一个不能求我经常帮别人做这类的数据分析的
应该有函数直接出来结果吧?如果不行,就直接变量相减：(x2-x1)/24/3600
analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再
方差分析是没有调节变量这个处理的.这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的,又称之为控制变量,中介变量,比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些