在SPSS中进行二阶最小二乘分析控制变量怎么办

常数项的显著性水平不是很关键,X各项的才是重要的,以你列出的显著性水平看好像这些模型是都不能用呀一共只有四个自变量吗那你就先构造包含四个自变量的回归方程,先去掉最不显著的,应该是X1从你的模型看你对逐

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

直接打开,在variableveiw输入变量名称,变量类型,在dataveiw输入数据,加权是在里面有菜单直接可以用的,就像在excel一样,变量可分为称名数据,顺序数据,等距数据,比率数据,可以从是

恩对的之前是要进行齐性检验打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options,在Homogeneityofvariance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05,如果是酒说明接受原假

两个定性变量的相关性分析不能采用方差分析,因为方差分析的因变量必需是定量的（自变量可以是定性的,也可以是定量的）.两个定性变量之间的相关性（或独立性）一般可以采用spss的交叉表（Crosstab）来

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，

对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来

没必要的,做出来结果一样的再问：那标准化的意义是什么？数据经过标准化有什么优点？再答：去掉单位的影响

方差分析(AnaylsisofVariance,ANOVA)要求各组方差整齐,不过一般认为,如果各组人数相若,就算未能通过方差整齐检验,问题也不大.One-WayANOVA对话方块中,点击Option

把只有自变量的数据在原始数据最下方输入进去,但是没有因变量的然后重新进行回归分析,在选项中选择预测标准化或非标准化值就出来了再问：谢谢你,只有未标准化下的结果和手工算出来的基本一样,应该是精确程度不同

对的系数不显著的的提出就行了再问：如果结果中Sig.值都大于0.05，是不是该换个因变量？再答：你的自变量是不是不合理啊再问：怎么看合不合理？

正常啊,看你的数据什么样子,如果是无截距,大于1都可能的.你用R2的计算公式手算一下,能找到原因在什么地方.

给你举个例子吧2*2的表格那么你就把第一个变量分为1,2两个.第二个变量也分为1,2两个.然后把人数或者其他的它们对应的数字输入到spss第三列,然后把数字加权.2*2的表格就有四种方式.注意数据不要

现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示.如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归.　　Logistic回

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

p是检验统计量拒绝方向的概率.举个最常见的例子检验统计量是u=3,u=（x拔-miu）/（sigma/根号（n））,u是正态分布,那么u=3,95%的置信区间检验原假设,是接受呢还是拒绝?通常我们会找

转换---计算----左下角有IF就是条件语句,目标变量里随便填,比如C1,条,A>B,变量值=1,A=B变量值=2依此类推

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

则选择Data--Orthogonal\x0dDesign--generate,弹出的就是正交设计窗口：\x0dFactorname框：输入A：单击ADD钮：单击Define\x0dvalue钮：分别

首先,工具,加载项,确定.（如果没有,那Excel就解决不了了）点中第2行,插入行.在B2,C2,D2,E2中分别输入-1,1,1,-1在F3输入公式=sumproduct(B$2:E$2,B3:E3