spss分析不同变量对结果的影响

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

对每个所有题项进行因子分析,如果KMO和Bartlett球形检验的结果表明其并不适合做因子分析这说明你的数据有问题,结构效度现在分为两种一种用因子分析的方法,但是这种不咋用了,还有一种是用结构模型验证

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

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

pearsoncorrelation表示R值也就是皮尔逊相关系数R>0代表两变量正相关,R

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

无需处理可以直接进行回归分析

你的借贷应该是两分变量吧,就两个选项,是与否,对吧?收入是具体的值还是区间?两个变量的类型决定了你所能选用的分析方式.你这两个变量类型是不适合做spearman和pearson相关（这适合连续性变量,

用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和,相减就是解释率.

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

你在用两种软件做多元线性回归时,有没有注意选择变量控制的概率值,有点默认是0.05,有点默认是0.1.如果这个概率值设置不同,选择出的自变量个数当然是不一样的.相关分析只考虑到两个变量之间的关系,而并

看你的变量里面包含的问题是不是都是里克特量表式的,如果是的话可以按照下面两种不同的处理方式一般的处理方式,在论文里较常见的是把每个变量包含的问题进行综合相加求和或者求均值,然后用汇总后的两列进行相关当

以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因

这是正常现象.在SPSS多元线性逐步回归中,早先已经进入方程的变量可以又被踢出来.多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件：一是对模型必需要有足够的影响力,二是对不能方程中的其他变

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

你这个是独立样本T检验,主要看independentsamplestest里面的两个数据,一个是方差齐性检验,就是levene'stestforofvariances中的sig值,若是大于0.05,则

表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型；所对应的指标：R的平方（决定系数）deltaR的平

相关系数r=-0.075,负相关,但从P=0.715＞0.05来看,很显然两变量间没有统计学相关性.此类SPSS数据统计分析问题均可＋名里我QQ来给你代处理一下.

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00