1、图中显示了要分析的数据。独立样本t检验要求两组样本相对独立。为了便于表达，在输入数据时，“疾病”项的1和0分别表示病人和病人。在这里，病人和病人构成两组独立的数据。SPSS可用于分析冠心病是否与身高、体重、臀围等因素有关。 a 2、单击数据窗口左下角的“变量视图”，可以设置变量的分析和比较相关性 a 3、在“疾病”行的“值”列中选择单元格，然后单击。 a 4、在弹出的“值标记”窗口
liting李
2020-02-25
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
liting李
2020-02-25
1.将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项 2.在【目标变量】中直接输入变量的名称,然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。 3.我们还可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联,选择【如果】选项 4.添加逻辑条件即可 5.最后点击确认即可 6.在【语法编辑器】中也会看到我们刚才设置的语法 7.另外，我们还可以利用软件对原始数据进行函数变换，点击【函数组】选项中的
liting李
2020-02-25
偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。
liting李
2020-02-25
Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种: 1.读取SPSS格式的数据 2.读取Excel等格式的数据 3.读取文本数据（Fixed和Delimiter) 4.读取数据库格式数据(分如下两步)
liting李
2020-02-25
统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。 定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据； 定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、
liting李
2020-02-25
录入数据，或者导入数据、打开护具 点击分析，开始进行分析 将分类变量选择分析对象框中 选择需要分析的东西，点击确认即可。其中quartiles是分类变量的分位数，点击确认 选择频率图，可以不选，这里选择条形图
liting李
2020-02-25
“有一列数据全变成0了” 针对这个问题可能是下列这种情况： 你把spss试图由“数据”切换成“变量”（应该在左下角），看变量视图中将那一列数据的小数位是不是0，如果是0 就会出现你说的那种情况，你将它的小数位改成3位或者你需要显示的位数即可。
liting李
2020-02-25
R^2表示的模型和样本之间的拟合度，就是说拟合度越好该模型越能代表样本观测值的趋势，R^2越接近1越好。F值代表了样本模型和总体之间的关系，即是样本模型所反映的X，Y之间的关系在总体上是否显著，sig.接近0越好。
liting李
2020-02-25
回归分析就是将所关心的特性的性能与潜在的原因联系起来。一元回归是处理2个变量x和y之间的关系,假如2个变量之间的关系是线性的,就称为一元线性回归,一元线性回归就是要建立y=a bx方程,该方程称为y对x的回归方程。 一元线性回归在煤质检验中的应用非常广泛,煤质专家以及煤质检验人员,经过大量的调查研究和科学试验,发现和总结了许多一元线性回归的经验公式。经验公式对于煤质检验、煤质管理及科学研究等方面都
liting李
2020-02-25
首先r方和调整r方小可能本身不是问题，因为你研究的自变量本身就不是对因变量最主要的影响，如果是一个量做一元回归，那r方大于5%就合理。 如果真的有问题，那可以有四种方法，将变量变成自然对数形式；将变量变成平方形式；将变量和另一个变量相乘的形式；还有就是按照一定的控制变量筛选数据（这个时候往往需要查一些文献看看要怎样控制变量） 。R方不高首先想到的是改善模型。
liting李
2020-02-25
1.打开SPSS数据编辑窗口，点击视图转换栏中的”变量视图“，进入变量视图页面。 2.定义变量名称：选中某个变量的名称单元格单击，即可编辑变量名称。如果没有预先编辑变量名而直接输入数据的话，会像下图一样显示哦。从技术角度来说，也可以这样做，但具体分析变量的时候一定会很混乱，别人也很难看懂。 3.定义变量类型：选中某个变量的”类型“单元格，单击即可弹出如下对话框，选取和变量相应的类型。例如：”性别“
liting李
2020-02-25
1.首先在电脑上打开spss软件，如果没有spss就要去安装一个，点击spss快捷方式，进入spss图形操作界面。 2.在spss的操作界面上，点击左上角“文件”，在菜单中找到打开，点击“打开”，在下级选项里选择“数据”。 3.点击进去文件管理界面后，在这边选择你所需要打开的excel文件，在“查找范围”里选择你excel数据文件存放的文件夹，接着在下面文件类型选择excel文件类型，不然找不到e
liting李
2020-02-25
调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。 从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。 事实上，自变量是你研究的重点，而
liting李
2020-02-24
首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
liting李
2020-02-24
SPSS中，偏相关分析中不显著的影响因素（P>0.05）为什么会在逐步线性回归分析中成为显著的影响因素呢？ 偏相关也叫净相关，其原理是控制（实质是将无关变量与研究关注的变量的相关减去）某一些你不关注但是有可能对你的研究变量有影响的无关变量的影响，来探讨你的研究变量的真实关系。 逐步回归的原理是逐步把对因变量没有实际效应的自变量从回归方程中剔除，最终进入回归方程的都是有实际预测效果的自变量，但却并不
liting李
2020-02-24
显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
liting李
2020-02-24
