1樓：夕蝶龐潤
首先來你的問題：
非標準化係數就是迴歸方程的斜率，表示每個自變數變化1個單位，因變數相應變化多少個單位，該係數與自變數所取的單位有關，一般不用來衡量自變數的影響力大小。
標準化係數消除了自變數單位的影響，其大小可以衡量每個自變數對因變數的影響力之大小，一般來說，標準化係數的絕對值越大，該自變數對因變數的影響力就越大。
其次，大致給你提出點分析和建議（2-4條的前提是樣本量夠大）：
樣本太小，只有5組資料，得到的結果往往不可靠，強烈建議增大樣本量，否則統計分析可能毫無意義，甚至造成錯誤。
從自變數t檢驗結果來看，「其來石含量」與「頸部密度」對應的sig值均超過了，用統計專業的話來說，這意味著「在的顯著性水平下，這兩個自變數與因變數不顯著相關」，通俗的說，在自變數平均孔徑存在的前提下，拆返逗這兩個變數世昌基本可以排除出方程了。
從偏相關性來看，3個自變數之間有極強的相關性（或共線性），因為強相關的自變數往往會導致不合理的統計分析結果，因此理論上他們不可以一起放入方程。
建議你在做多元線性迴歸分析的時候採用多元逐步迴歸，這樣可以按自變數影響力的大小自動排除強相關的變數，也可以自動排除對因變數旅賣無顯著影響的自變數，從而得到更可靠的分析結果。
2樓：檀濡全喜
spss直接就有多元迴歸的按鈕，控制變數和主要驗證的自變數你自己能區分開就好，一起輸入。這張圖其實是做了四個多元迴歸。第一列也就是第乙個模型，是以公司州猜綜合績效為因變數，第一大股東持股比例冊運型為自變數，資產規模與資產負債率為控制變數的多元迴歸模型。
第二列是以公司綜合績效為因變數，前五大股東持股比例為自變數，資產規模與資產負債率為控制變數的多元迴歸模型。
第三列為以公司綜合績效為因變數，第二至第五大股東持股比例為自變數，資產規模與資產負債率為控制變數的多元迴歸模型。
第四列為以公司綜合績效為因變數，z比值為自變數，資產規模與資產負債率為控制變數的多元迴歸模型。
因此可以看出，作者其實主要研究的是第一大股東持股比例、前五大股東持股比例、第二至第悄信五大股東持股比例、以及z比值（原諒我不知道z比值是啥=
對公司綜合績效的影響。其實實際上是可以合併到乙個模型中的，但是可能作者考慮到要研究的四個自變數之間可能存在多重共線性，所以才分開來做了四個模型。
總之，這張圖分別做了以上四個迴歸，然後在圖中彙報了每個模型的檢驗結果。小括號裡的是每個係數的t值，用來判斷顯著性的，一般正規的**中t值是必須要彙報的。遺憾的是這四個模型的調整r方有點低。
本人水平有限，可能說得有點亂。。。哈，可以再hi我。。。囧。
這樣可以麼？
spss分析多個因變數的關係是什麼？
3樓：98聊教育
spss的相關性分析中可以分別統計這6個變數間的相關性，通過他們之間相關性的計算，這種相關性只是你推測的定性描述而已，是不能定量描述的。
自變數之間存在共線性，說明自變數所提供的資訊是重疊的，可以刪除不重要的自變數減少重複資訊，但從模型中刪去自變數時應該注意：從實際經濟分析確定為相對不重要並從偏相關係數檢驗證實為共線性原因的那些變數中刪除，如果刪除不當，會產生模型設定誤差，造成引數估計嚴重有偏的後果。
多重共線性問題的實質是樣本資訊的不充分而導致模型引數的不能精確估計，因此追加樣本資訊是解決該問題的一條有效途徑。但是，由於資料收集及調查的困難，要追加樣本資訊在實踐中有時並不容易。
兩連續變數線性迴歸模型的適用條件：
1）線性趨勢：自變數與因變數之間為線性關係，可通過散點圖判斷。
3）正態性：因變數y服從正態分佈，即殘差要求服從正態分佈。
spss怎麼將幾個問題設為乙個因素
4樓：網友
可以使用spssau的【生成變數】功能計算維度均值，把埋襪多個題項合併成乙個維度後，再進行相關分析。
比如想要將「我在工作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合併飢燃成乙個維度（影響因素），可彎肢激以通過spssau的【生成變數】功能計算均值，生成新的變數用於後續分析。
操作步驟：1、選擇所有要合併的題項；2、新增上變數名稱；3、確認處理。
spss進行單因子方差分析的時候因變數和因子怎麼確定？
5樓：劉得意統計服務
是這樣，因變數是定量變數，因子是分類變數。
因此，顯然總偏值是因變數，駕齡是因子，如果你的駕齡資料是分類的話，如分成短，中，長三類。
如果兩個沒有乙個是分類變數，都是數值變數，那麼就不該使用方差分析。
6樓：網友
你亂作呢啊。
不是這麼做的。
因子是分組變數。
專業資料分析找我做。
spss計算變數是什麼？
7樓：小耳朵愛聊車
設定成三個變數x1，x2，x3。
設定對應三個變數的得分值s1，s2，s3。（各題針對不同等級分別賦值得分情況）
設定乙個變數為總興趣的得分值s=s1+s2+s3
統計變數總得分s即可知道所有被調查人的學習興趣得分。
說明：之所以這樣做，計算變數的計算結果時並不會清除原來的計算結果，因此多個條件輸出的計算結果是會疊加的。
變數的命名必須遵循以下規則：
1）變數名必須以字母或下劃線打頭，名字中間只能由字母、數字和下劃線「_」組成；最後乙個字元可以是型別說明符；
2）變數名的長度不得超過255個字元；
3）變數名在有效的範圍內必須是唯一的。有效的範圍就是引用變數可以被程式識別、使用的作用範圍——例如乙個過程、乙個窗體等等。有關引用變數作用範圍的內容，將在以後介紹。
為什麼spss方差分析只出來乙個因變數的結果
8樓：檸檬味的菇涼
分析錯誤：
單變數方差分析具體步驟：
1.選擇選單【分析】-【一般線性模型】-【單變數】，在彈出的對話方塊中進行如下選擇：把【產品銷量】選入因變數。
列表框，把【超市規模】選入固定因子列表框。需要注意的是：這裡盯好伍的【因變數】列表框只能選擇乙個變數，【固定因子】、【隨機因子】列表框可以選擇多個變數。
從對話方塊可以看出單變數方差分析與單因素方差分析。
的差別：一般線性模型單變數方差分析的因子區分為固定因子和隨機因子，比單因素anova分析更為細緻，而且固定因子列表框可以同時選入多個變數，單因素anova分析，因子列表框只能選入乙個變數。
2.在主對話方塊介面選擇右側【模型】選單，選擇預設【全因子】，【型別ⅲ】，單擊【繼續】按鈕返回主對話方塊。
3.在主對話方塊介面右側選擇【事後多重比較】選單，把【超市規模】選入【事後檢驗】列表框，同樣勾選【lsd】、【snk】、【bonferroni】、【tukey】、【duncan】核取方塊。
單擊【繼續】按鈕，返回主對話方塊襪禪。該對話方塊與單因素anova對話方塊類似，但不同的是這裡可以自由選入因子。
4.在主對話方塊介面右側選擇【選項】選單，在【輸出】欄，勾選【描述性統計。
同質性檢驗】、【殘差圖】核取方塊，單擊【繼續】按鈕返回主對話方塊。
5.單擊【確定】按鈕，輸凱或出結果。
spss迴歸分析因變數怎麼確認
9樓：
摘要。資料明顯線性相關時，點選【分析】-【迴歸】-【線性】。
選擇自變數和因變數，點選【確定】。
在輸出視窗中即可打看到線性迴歸的結果。
最。spss迴歸分析因變數怎麼確認。
3資料明顯線性相關擾殲雹時，點選【分析】-【迴歸】-【線性】。2/3選擇自變數和因變數，點選【改悶確定】。3/3在輸出視窗中即可打看到線緩帆性迴歸的結果。最。
最優標度迴歸叢派模1/2切換資料，點選選單欄【分析】-【迴歸】-【最優標度】。2/2在視窗中選擇分析的自變數和因變數，點選【確定】即可在輸出滲緩視窗中查羨畢看分析結果。
曲線估算1/3點選【磨鬥洞分析】-【迴歸】-【曲線估算】。2/3設定因變數和變數，選擇估算的模型，點選【確定】。3/3在銷槐輸瞎枯出視窗中即可看到曲線估算的結果。
親可以參考下步驟。
老師，我的研究假設是遊客心理對遊客親環境親環境行為有正向影響。
因變數為親環境，自變數為心理因素 自變數殲歲已經匯入進去了梁肆，但氏渣睜是因變數匯入的時候，沒有像自變數一樣的明確選項怎麼辦。
親您是不是用的老版本的。
版本26親可以試試直接將excel匯入spss，然後再對變數進行設定。
就是excel
試試輸入因變0親。
spss中因子分析中有個選擇變數和變數是什麼區別，舉例說明一下，謝謝各位
10樓：網友
變數是用在方程中的， 選擇變數是過濾個案的。 比如說個案要求某變數中的值》6, 則那個變數大於六的個案才進入方程。
問題基礎點， 不介意的話看看書吧。spss的教材挺多的。
請簡單說下,心理學中的自變數,因變數是什麼意思 還有什麼是操作性定義 通俗說下
顧小蝦水瓶 自變數是指實驗者想要研究的並影響實驗結果的變數。因變數是由自變數變化而產生變化的變數。操作性定義 是指根據可觀察 可測量 可操作的事物的特徵來界定變數的含義。從本質上說，下操作性定義就是詳細描述研究變數的操作程式和測量指標。在實證性研究中，操作性定義尤為重要，它是研究是否有價值的重要前提...
spss中「列表中不允許存在字串變數」是什麼意思
墨汁諾 用spss進行資料分析大多數情況下需要用數值型變數而非字串變數，出現這種提示表明你的變數中有字串，需要在變數編輯頁面對資料的型別進行修改，將字串修改為數值變數，然後方可執行。計算機邏輯語言all and with or等不能作為變數 spss變數名不能以資料開頭，您可以先在excel裡面設定...
豬肉價格回歸，因變數是彼此獨立的嗎
晴彩巴厘小沈 一 單項選擇題 1 需求曲線是一條傾斜的曲線，其傾斜的方向為 a a 右下方 2 下列體現了需求規律的是 d d 照相機 下降，導致銷售量增加 3 其他因素保持不變，只是某種商品的 下降，將產生什麼樣的結果 c c需求量增加 4 下列變化中，哪種變化不會導致需求曲線的位移 b b產品的...