1.有谁知道SPSS的相关性分析,可以教下吗
其实这个很简单,我想给你举个例子吧。
比如分析SOD和TEM的相关性,你SOD的数字为1,2,3,4,5;TEM的为2,4,5,6,7.你先把spss打开,在第一列输入SOD的五个值,在第二列输入TEM的五个值,然后把所有的数值全选中,点击分析,再选相关,选择相关选项里的双变量,点击以后出现对话框,把第一列和第二列都选入右边变量对话框,另外的几个打钩的选项都不用改,再按选项按钮,统计量下选择均值和标准差,按继续,点确定就可以了。会出现两个对话框,第一个是你SOD和TEM的均值和标准差,第二个框就是你要的相关系数了,照我这个数值算出来相关系数应该是0.986,P=0.002。
2.如何用spss做相关性分析
1、在spss的主界面上输入数据以后,通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。
2、这个时候来到一个新的窗口,设置检验对并选择威尔科克森。
3、下一步如果没问题,就直接进行确定。
4、这样一来会生成详细的数据结果,即可用spss做相关性分析了。
3.毕业论文要做SPSS分析,有一个具体模型,要研究调节变量对因变
首先来回答你的问题:
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率,表示每个自变量变化1个单位,因变量相应变化多少个单位,该系数与自变量所取的单位有关,一般不用来衡量自变量的影响力大小。
2. 标准化系数消除了自变量单位的影响,其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小,一般来说,标准化系数的绝对值越大,该自变量对因变量的影响力就越大。
其次,大致给你提出点分析和建议(2-4条的前提是样本量够大):
1. 样本太小,只有5组数据,得到的结果往往不可靠,强烈建议增大样本量,否则统计分析可能毫无意义,甚至造成错误。
2. 从自变量t检验结果来看,逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了0.05,用统计专业的话来说,这意味着逗在0.05的显著性水平下,这两个自变量与因变量不显著相关地,通俗的说,在自变量平均孔径存在的前提下,这两个变量基本可以排除出方程了。
3. 从偏相关性来看,3个自变量之间有极强的相关性(或共线性),因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果,因此理论上他们不可以一起放入方程。
4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归,这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量,也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量,从而得到更可靠的分析结果。
4.如何用spss做相关性分析
多元线性回归
1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量。
3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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5.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类,分别是差异关系,相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究,比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,则对应需要使用多样的问题设计,量表题和非量表题均需要有,并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,即比如将样本分成3种人群,此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。
参考资料:/p/5
6.如何使用SPSS做相关性分析
_问题描述:通过配对样本T检验已经知道学生在接受某种新教学法后成绩有提高,如何分析学生成绩的提高和新教学法的相关性? 急!追加悬赏答案1:: 如果你只是要检验学生成绩的提高与教学方法的相关性,那通过配对t检验之后,使用两种方法的教学成绩有显著的差异,这就足以说明了新教学方法对学习成绩提高有显著作用,也就是说两者之间有显著相关性了。
这就是数据背后反映的真实事实。
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