SPSS分析人口变量对因子是否有显著性影响

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

因变量是一个连续变量,但自变量分别是两个顺序变量,请问这样可以做回归分析做回归分析的变量必须要求是连续的但也有社会学方面的学者做这样的回归但这再问：谢谢您，我也看到这个信息了，但还是没有找到适用的资料

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

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，

1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之

问题补充：特征值大于1了,但累积贡献率仅为60%,如何提高累积贡献率?..这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以

分析之前有清理过数据吗,排除那些随意不认真作答的问卷.还有就是你所采用的问卷是否是成熟的量表,外国的话在国内是否修订过.如果都是的话,不太应该出你所说的这种多负载的情况.负载小的那些变量直接排除不行吗

 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

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

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.

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

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

如果是看读某本书和性别之间是否有关系用关卡方检验

analysis-datareduction-factor-extraction下自己选择分析方法

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

污染因子排名,你计算综合得分,然后进行排序即可.再问：计算综合得分，一般不都是对个案进行排名吗？比如表3，，如何对表4污染指标进行排名呢 再答：你可以把你的这篇文章让我看下么，或者给个网址，

先将多选题在分析——多重响应里面整合成一个变量,再在分析——多重响应——交互分析里面求它们的卡方值以及相关系数.

你的离职意向的量表设置反了。。。应该是1-完全没有意向，5-意向强烈

统计学——从数据到结论请看这本书,实践性很强,操作每步都有