多個變數如何做相關分析軟體

Ⅰ 如何用SPSS軟體把調查問卷中一個維度的多個問題合成一個變數,然後進行相關分析求大神幫幫忙。

需要先把20個問題的數據全部輸進去，通過：數據→計算變數，計算每個緯度的得分。最後就可以用計算得到的四個緯度進行相關分析。

SPSS的問卷分析中一份問卷是一個案，首先要根據問卷問題的不同定義變數。定義變數值得注意的兩點：

一、區分變數的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定類；

二、注意定義不同的數據類型Type。 

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統計學的初學者可能對「回歸」方法這個大家族的強大、多樣化和靈活性感到十分吃驚。對於進階學習者而言，他們可能始終感興趣的是如何利用回歸分析方法來處理大量的、參差不齊的問題。例如，簡單和多重（非）線性回歸分析、個體生長曲線、生存分析、時間序列分析等。

從另一方面來看，如此廣闊的應用范圍就面臨一個問題，即人們無法單純依靠背誦就可以掌握：「對於帶有一個定距因變數的線性因果模型，人們通常使用線性回歸；對於帶有一個二元因變數的因果模型，就使用邏輯回歸等。

Ⅱ SPSS可以把多個變數兩兩分別做相關分析嗎

可以。

spss里的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關系，雖然你可以在分析時一次

放入多個變數，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他

的控制變數。然而回歸不同，回歸的結果是綜合所有進入回歸方程的自變數對因變數的結果而成

的。

舉個例子，比如你考查變數a，b，c之間的關系，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a

和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變數，而與第三

個變數無關，但如果是回歸，回歸里a和b的相關是在減去c變數的效應之後的，b和c的相關是在減

去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。

計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數負相關,回歸分析卻是正相關這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪。

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兩個變數之間的相關程度通過相關系數r來表示。相關系數r的值在-1和1之間，但可以是此范圍內的任何值。

正相關時，r值在0和1之間，散點圖是斜向上的，這時一個變數增加，另一個變數也增加；

負相關時，r值在-1和0之間，散點圖是斜向下的，此時一個變數增加，另一個變數將減少。

r的絕對值越接近1，兩變數的關聯程度越強，r的絕對值越接近0，兩變數的關聯程度越弱。

相關分析與回歸分析在實際應用中有密切關系。然而在回歸分析中，所關心的是一個隨機變數Y對另一個（或一組）隨機變數X的依賴關系的函數形式。而在相關分析中 ，所討論的變數的地位一樣，分析側重於隨機變數之間的種種相關特徵。

參考文獻：網路-相關分析

Ⅲ 如何用spss對多個自變數與一個因變數做相關性分析

多重共線性的處理的方法
（一）刪除不重要的自變數
自變數之間存在共線性，說明自變數所提供的信息是重疊的，可以刪除不重要的自變數減少重復信息。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系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，造成參數估計嚴重有偏的後果。
（二）追加樣本信息
多重共線性問題的實質是樣本信息的不充分而導致模型參數的不能精確估計，因此追加樣本信息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，要追加樣本信息在實踐中有時並不容易。
（三）利用非樣本先驗信息
非樣本先驗信息主要來自經濟理論分析和經驗認識。充分利用這些先驗的信息，往往有助於解決多重共線性問題。
（四）改變解釋變數的形式
改變解釋變數的形式是解決多重共線性的一種簡易方法，例如對於橫截面數據採用相對數變數，對於時間序列數據採用增量型變數。
（五）逐步回歸法
逐步回歸（stepwise
regression）是一種常用的消除多重共線性、選取「最優」回歸方程的方法。其做法是將逐個引入自變數，引入的條件是該自變數經f檢驗是顯著的，每引入一個自變數後，對已選入的變數進行逐個檢驗，如果原來引入的變數由於後面變數的引入而變得不再顯著，那麼就將其剔除。引入一個變數或從回歸方程中剔除一個變數，為逐步回歸的一步，每一步都要進行f
檢驗，以確保每次引入新變數之前回歸方程中只包含顯著的變數。這個過程反復進行，直到既沒有不顯著的自變數選入回歸方程，也沒有顯著自變數從回歸方程中剔除為止。

Ⅳ spss modeler 已知多組數據之間相關性（r值），怎麼做出具有較高相關性數據的關系圖

• 打開SPSS軟體;點擊「開始」按鈕，雙擊「SPSS 」軟體。

  導入數據：點擊左上角「文件」-----「打開」-----「數據」，並選擇你的數據

  如果為spss數據可以直接導入，若為excel 格式，需要在「文件類型」框中選擇「excel格式」

  

• 一般結果，應該先描述第二個圖的表格含義，

  其中mean表示均值，為兩個連續性變數的均數；第二個值為Std. Deviation 表示標准差，即原始數據的標准差

• 第一個圖為pearson correlations表格為相關系數表

  其中pearson correlation 為相關系數

  sig 為P 值（<0.05為有顯著性意義）

  N 為樣本量

Ⅳ 請問如何用SPSS軟體做相關分析

相關性分析前，務必先做個散點圖，以初步判斷兩變數是否存在相關趨勢，該趨勢是否為直線，以及數據中是否存在異常點。SPSS的相關分析功能被集中在Statistics菜單中的Correlate子菜單中。該子菜單中存在3個過程。其中Bivariate過程用的最多（分析兩變數間的線性相關分析），它是用於分析兩個/多個變數間的參數/非參數相關分析，如果是多個變數，則給出兩兩相關的分析結果。

我用張文彤教材上給的例子實踐了一下，簡單的相關性分析還是很容易操作的。大致描述一下過程就是，錄入數據——畫散點圖（Graphs菜單里找scatter，不同版本軟體會有所不同，根據你的數據選擇X變數、Y變數，點ok就可以畫了）——相關性分析（Statistics菜單中Correlate子菜單中的Bivariate過程，選擇你要分析的變數到Variables框里，下面的復選框內容根據需要選擇，點ok就可以了）——結果分析，Spss相關分析會以矩陣形式給出。

上面說的是最簡單最基本的過程，如果你的數據比較復雜，可能還要對數據進行處理使其可以用線性相關性分析，或者用別的方法分析。建議自己找教程看，這樣才可以根據自己的數據對症下葯。

Ⅵ 多個自變數和多個因變數之間的影響關系應該用什麼軟體分析

AMOS做結構方程，不過需要先裝SPSS才行，而且對數據有一定要求，最好找本專門講結構方程的書看看。
或者老實點逐個回歸。。。這個方法最笨，看起來也沒多少技術含量，但最省事也最安全。

Ⅶ 如何運用SPSS進行多個變數的相關分析

直接做雙變數的兩兩相關分析，或者多元線性回歸分析就行。（南心網
SPSS數據分析）

Ⅷ 求助多個因變數和多個自變數之間如何用spss做相關性分析，通過問卷調

用SPSS可以做一個相關矩陣
還可以做多變數與多變數的典型相關，不過這個分析好像已經過時了
還可以做回歸分析，不過一次只能做一個自變數
最好還是用其他軟體做結構模型了，用結構方程來做，SPSS應該做不了的，可以用amos, lisrel,mplus等等

Ⅸ SPSS兩個變數組怎麼進行相關性分析

首先建立兩個變數如x，y，把數據錄入進去（兩列），在analysis里頭，選correlate，分別把x，y放進去，點OK就可以得到結果。