问题描述：SPSS中，相关分析最常用的工具包括（AD ） ：A、绘制散点图B、建立回归模型C、计算协方差D、计算相关系数答案解析：相关与回归间的关系：相关分析：侧重反映散点的疏密程度。回归分析：侧重反映散点的趋势程度。 A、散点图提供以下特征：1）相关性2）线性趋势3）异常值 D、相关系数：用于衡量两个变量的相关程度、两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一
问题描述：SPSS中，下列（ ）不属于相关关系。 A、家庭收入和支出的关系 B、子女身高和父母身高的关系 C、圆面积和圆半径的关系 D、销售量与销售额的关系（价格确定） 答案解析：这道题想考的知识点是变量之间的关系。变量之间的关系可以分为两大类：一是函数关系；二是相关关系。题目中C选项圆面积和圆半径的关系，S是圆的面积，r是圆的半径，圆的半径是自变量，圆的面积就是因变
问题描述：SPSS中，集中刻画分布形态的描述统计量主要有（AB） A 偏度系数 B 峰度系数 C t分布 D F分布 答案解析：集中趋势是指一组数据向其中心值靠拢的程度。不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 : （1） 均值（Mean）（2） 中位数（Median）：（3） 众数（Mode）（4） 均值标准误差（Standard Error of Mean）：就
问题描述：做一般线性回归分析时，数据有5个变量，剔除一个变量后剩下4个变量还是不显著，想对响应值取对数后再做线性回归分析，在SPSS中，目前知道的方法是在转换功能区中，点击定义变量后对变量用对数函数lg（）或ln（）处理，再做一般线性分析。请问有没有一个模型是直接取对数后再分析的呢？问题解答：spss中是没有一个模型是直接对响应值取对数后再做分析的，要区分spss中的一个模型是对数线性
问题描述：我们在使用spss进行建模分析的时候，常常会忽略输出文件的保存，如果想回过头来看操作记录又会比较麻烦，如何快速有效地查看历史操作记录呢？ 解决思路：spss作为点击式软件，降低了使用门槛的同时，也造成了运行过程不能有效记录的问题实际上，点击式操作只是封装了代码运行的过程，我们找到spss的代码历史记录，即可恢复全部的历史操作记录
问题描述：卡方检验适用于什么数据？卡方检验用在逻辑回归中有什么作用？为什么有些逻辑回归在SPSS建模前做相关性分析时，用卡方检验分析，而有时候又用相关检验去分析呢？问题解析：卡方检验是指对两个定性变量通过卡方统计量计算相关性是否符合统计意义，用在逻辑回归建模前，是为了筛选变量，意思是对分类变量X与分类值Y做相关性分析，筛选出二者相关性较高的变量，才能进入模型。注意：卡方检验适用数据是
题目： SPSS 表格绘制功能主要使用哪个菜单（ ） ：正确答案：A,你的答案：D；A、绘制表格的设定表B、多响应集C、均值过程D、交叉表或列联表分析 解析： 列联表侧重在求两个变量的相关度，题目问的只是简单地绘制表格，旧版本是叫设定表，新版本是叫定制表 分析→定制表→定制表
我安装了spss15，在菜单“Edit”里选择“Options”,弹出Options菜单，在“General”里的“Language”选择“Simplified Chinese”，确定后，界面还是英文的，在SPSS的安装目录下有“zh_cn”文件。 这是怎么回事，如何把spss改成中文界面？答：在“编辑/选项/常规/输出/语言”选择“简体中文”只能使输出以简体中文显示，而程序主界面要以简体中文
问题描述：spss中长型数据如何转化成宽型数据？ 解决思路：长型数据和宽型数据的概念，和excel透视表的功能很接近，在这里理解为：长型数据--表结构数据宽型数据--分类一作为列变量，分类二作为行变量，取值为值spss中的实现操作为Data-->Restructure 反过来宽型转长型
用SPSS做多元回归,我要得到如何得到每个样本的回归残差?每个样本的回归残差再作为新的变量？答：在多元回归分析里面，Save选项下面，Residuals复选框下面可以选择残差，有标准化，非标准化的，以及其它类型的。
问题描述：spss作为最流行的数据软件之一，其点击式操作和菜单式界面，非常适合入门者学习。特别是关于模型的名称和参数，如果能够熟悉它的英文名称，将很好地作用于Python、R等代码式软件的使用。那么如何将spss的操作界面转化为英语呢？ 解决思路：操作路径：edit-->option-->Language-->Output
问题描述：在多元线性模型中，哑变量是如何解读的？如何利用spss进行操作呢？ a 解决方法：如下图，有厅对比无厅，房价提升2.7%（因变量做了对数化）；各个城区，对比作为基准的“石景山”，房价各自提升x.x%和哑变量息息相关的另一个概念，就是“基准”，系数的解读就是和基准作比较另外需要注意的是，当某个分类变量或者顺序变量，哑变量处理进入了模型，去掉了基准项后，其余水平需要同进退，才
问题描述：当我们在讨论因子分析的时候，往往会讲到探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），它们是一回事吗？有什么区别和联系？a思路解读：不是一回事。两者概念接近，但是处理思路和应用场景截然不同，具体体现在：EFA是对数据进行变量信息压缩的一种方式，是“归纳”的结果；而CFA是对前人量表的维度的验证，是“演绎”的结果EFA有着更为广泛的应用场景，是机器学习和特征工程常用的数据
问题描述：多元线性模型，特别是研究影响因素的模型，例如研究房价的影响因素有哪些，可以将楼层、学区、地铁这样的类别变量直接放进模型吗？为什么不行？ 思路解读：不能直接放进模型，因为不能合理解释回归系数。举例来看，当研究“房屋面积”和“房价”的关系时候，我们解读系数为“每提示一个单位的x，带来多少的y”对于顺序变量，例如研究“楼层”和“房价”的关系时候，并不能说每增加一个楼层，就提示多少
问题描述：对数据集进行随机拆分，是数据处理最常见的操作之一，在编程类数据软件中处理这一问题很容易，那么spss中如何实现呢？ 解决方法：通过构建0-1随机数，对变量进行拆分，然后筛选数据，生成新的数据集即可。data-->select cases-->random samples
问题描述：在做多元线性模型的时候，往往出现“多重共线性问题”，这是什么？如何解决呢？ 解决思路：“多重共线性”可以理解为x和x之间太相近了，从VIF方差膨胀因子的计算公式就可以看出来，去掉y，其它x对被检验的x的解释能力，如果VIF值太高，说明这个x就没有存在于这个模型里的意义VIF=1/(1-r2) ；当VIF大于10的时候，说明其余x对该x的解释力度达到了90%“多重共线性”问
问：spss中因变量为连续变量，自变量有连续变量也有分类变量，可以做线性回归吗答： 线性回归选择自变量一般考虑相关性，重要性，这些东西，但是是连续的还是分类的好像没有特别强调 如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以。如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。 这个
问：如何用excel或者spss来统计多个年份的数据，做出正态分布图，然后放在一个图表中进行比较？答：Analyze-----Descriptive Statistics-----Frequencies，打开频数统计对话框，在Statistics里可以选择获得各种描述性的统计量，如：均值、方差、分位数、峰度、标准差等各种描述性统计量。在Charts里可以选择显示的图形类型，其中Histo
spss中直接生成交互效应图的命令GRAPH/LINE(MULTIPLE)MEAN(score)BY locationBY sex/MISSING=REPORT注释：【sex，就是交互效应图中需要显示的分类别的调节变量，大家根据自己文章的变量调整名称】 【score，就是得分，是因变量，大家应该根据自己文章的变量调整名称】 【location，是不同sex人住址与城
问：SPSS进行主成分分析，为什么相同指标在不同年份会得出不一样的主成分个数 ？答：因为数据变动了，在样本中各个指标的信息情况就变动了所以主成分一般适合截面数据不适合面板数据
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