作业帮spss 每个年龄组的变量差异步骤
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 18:28:21
用这三列建立一个新列,然后对这个新列的变量在分析里进行描述统计～
你那种形式要自己改的,spss做出来的只有下面
1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之
这个是比较两个模型的差异,有差异就说明你的中介变量有作用再问：两个模型的差异再怎么比较？能具体说明下吗？
问题补充：特征值大于1了,但累积贡献率仅为60%,如何提高累积贡献率?..这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以
pearsoncorrelation表示R值也就是皮尔逊相关系数R>0代表两变量正相关,R
SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal,举例性别职业等,只能区分类别,不能比较大小,变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal,举例满意度、学历等,具有分类和排序功能
亲,你说清楚点,什么叫每个变量都是矩阵形式,是说一时间为维度吗?用spss是可以做回归的,包括一元和多元回归.
做卡方检验,先设置三个变量：年龄、患者、百分比,然后将百分比加权（菜单栏点击数据——加权）,再点击菜单栏分析——描述分析——交叉分析（或列联表分析）,在统计值中选择卡方值就可以了.最后看卡方值对应的s
如果你一定要用spss做的话,可以加一列辅助变量,步骤如下：1、你所说的“某变量”,我们这里称为自变量,将该自变量得分按照由高到低排序,也就是运行spss里data的sortcases2、添加一列新的
正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化
统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约
看你的变量里面包含的问题是不是都是里克特量表式的,如果是的话可以按照下面两种不同的处理方式一般的处理方式,在论文里较常见的是把每个变量包含的问题进行综合相加求和或者求均值,然后用汇总后的两列进行相关当
采用方差分析吧,添加一个变量,分别定义三个水平,然后对应各水平的值为另一个列变量,然后采用单因素方差分析
1.不知道你的是什么量表,一般心理学的量表都有一定的计算方法来计算x和y的值,也就是虽然那么多项目和纬度,但是有方法计算出一个值来2.另一种方法就是用主成分分析,先计算出x和y的主成分,然后使用典则相
你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
个案其实就是SPSS表格中的行,每行代表一个样本的数据.变量就是SPSS表格中的列,每列是一种变量,如年龄,性别等
这个要编程完成才行的,不能你这样乱做估计你是没这个能力去做的
不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相
就是决策变量.