如何用SPSS逐步回归分析,得到最终的最优化方程

用相关性检验就行,a中10中元素作为一组,b中10种元素作为一组,然后a与b做相关检验,相关检验如何做,你可以搜一下,很多检验方式,这里也不好回答,找有图文的,如有不明,可继续提问

首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的.然后提取因子后,看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷,主因子解释总变异一般若大

要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的

方差分析,不一定适合你的数据,要看你的数据确定方法,看我的用户名,加我,很乐意帮你解决问题

如果你用的是英文版的那么流程为Analyze---generallinearmodel---univarite打开一个对话框将两因素选入自变量框（fixedfactors)将因变量选入因变量框(dep

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

逐步回归分析\x0d在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预

你说的协同作用在统计里面叫交互作用,你可以用多因素分析里面选择这个再分析一次,如果交互作用有统计学意义,那就支持了你的想法.还有,你即使交互作用没有统计学意义,你也需要做一个多因素的分析,不能只看单因

则代表截距,对应是变量的代表回归系数.负相关时可以是负数答案2：：B值是指回归系数和截距,左边对应的是constant（常数）则代表截距,即y=b+b1x1+b2x2.中的常数b:::::::::::

Statistics菜单的Correlate选项->PartialCorrelations过程看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlati

是要比较治疗组和对照组的性别构成差异么?卡方检验：analysis——descriptive——crosstab吧,如果例数太少,在选项里,选择fisher确切概率法再问：请告诉我行和列那个地方怎么操

用Compute过程,计算出每人的各项得分和总分,然后用VisualBander菜单进行分组,最后进行相应分析

单组卡方分析,非参数里再问：是在非参数检验里面选择哪个？第一是卡方，第二是二项式，第三是游程，第四是1-样本K-S，第五是2个独立样本，第六是K个独立样本，第七是2个相关样本，第八是K个相关样本，选哪

把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.（百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题）

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,

借本书吧,你这样问的话太笼统了,分析方法有很多的,回归分析,时间序列分析,主成分分析,因子分析,聚类分析等等很多呢

是这样的：首先你要弄清楚逐步回归的原理.这个原理我就不说了,很多的.然后,确定判断标准：一个是使用F的概率值作为统计变量,系统默认sig.再问：我看概率显示是显著的，但我用DPS做的时候，出现的结果不

不太明白你的意思,如果想知道多个因子的相关性,那可以先做相关性分析.SPSS中回归的自变量都是自己加入的,做了相关性分析,在回归时只对相关性大的再问：我是想做几个因子对产量的多元线性回归方程用spss

老大,首先,你上传的图我无法看清.其次,用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂,不过你要钻研一番.下面的说明及举例希望可以对你有帮助：主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入（表1）

1.组织信任均值在模型1中高度显著,sig