作业帮spss把变量分为高低两组
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/18 08:16:37
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
是这样：总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量.分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性.常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等.
分组是根据你专业来分析的,具体分析不会可以咨询我再问：我自己做好了还是谢谢你了
赤道或者东经160度和西经20度
你是不是定义变量的时候没有定义分组变量?单独拟订一个分组的变量.在分析时候把该变量放入Groupingvariables里面即可.打开spss后,进入VariableView,就可以定义变量了.你可以
如果你一定要用spss做的话,可以加一列辅助变量,步骤如下：1、你所说的“某变量”,我们这里称为自变量,将该自变量得分按照由高到低排序,也就是运行spss里data的sortcases2、添加一列新的
主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的
在下面的对话框有两个选项.第二个就应该是你想选用的变量了希望能给你提供帮助!
不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,
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.
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
这个要编程完成才行的,不能你这样乱做估计你是没这个能力去做的
先做散点图吧,数据太少了.散点图很简单,你应该会吧.散点呈嗦形才能进行回归分析.回归分析的具体步骤见图只是回归系数不显著,sig>0.05,拟合度R=0.65还可以.最后回归方程为Y=0.01x
analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再
transform中compute,用SUM函数可以求和.
不过不是很明白题目的意思,定义和赋值两阶段
这里有一个简单的例子,检验变量在这里是生存时间,分组变量是生存结局（用1或者0编码,表示生存组或死亡组）.定义组通常用不到,它有时可以帮你更方便的分组用的,比如指定某些点作为截断点.
那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会
就是决策变量.
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