SPSS多重对应分析主体间效应的检验

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/11 19:34:58
spss相关性分析 相关性

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

求SPSS调节效应分析问题

百度hi我在里面给你解决

SPSS回归分析求助.

给你举个例子来说明吧左表的数据是对数年来国内旅游者的旅游花费与自由自配收入、闲暇时间的调查数据.(数据是假设的)目的:试进行多重回归分析,求出回归方程式,来年若闲暇时间没有变化,但自由自配收入较之今年

两个中介变量一个自变量一个因变量,用spss如何分析控制其中一个中介变量后的效应与未控制时的效应差异

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?

spss 双因素分析存在交互作用,再如何做多重比较啊?

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

如何确定spss多重回归分析中残差散点图中异常点具体是哪条记录

就是求回归中的异常点和强影响点;SPSS会输出回归的残差,有几种表示方法:标准化残差,学生化残差等等,按照需要取一种残差,再按照某种标准取一个阀值来限定异常点,只要那个点的残差大于阀值,就可以认为它是

在三因素重复测量方差分析之后,做各自的简单效应分析,在SPSS中File,NEW,Syntax,

首先一点,没有交互作用,你做简单效应分析干嘛呢,没用啊,别人也不承认啊;其次,你如果没有交互作用还是想要强行做的话,语句还是一样的,没有区别的,但结果一般和你做的方差分析的结果不会有冲突,也就是说没有

用SPSS怎么做简单效应分析

问题描述:做出年级主效应显著,专业与年级交互作用显著,下一步\x0d答案1::单变量多因素方差分析:\x0danalyze-;generallinearmodel-;univariate\x0dMod

如何用spss做调节效应?

回归你会,调节效应就没问题.就是做了交互项的回归,一两句话在这里是说不清楚的,去百度一下吧,应该能找到我教程

spss聚类图分析,急

这个聚类分析图的答案可以不止一种情况从最底层看起,1,5,6首先是一类,3,7又是一类,4单独一类再往上一层1,5,6,3,7又可以看做一类,4,单独一类,2单独一类,8单独一类再往上可以看出1,5,

SPSS相关性分析问题

“员工缺勤率”下面有两个分支问题(变量)你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

请问怎样使用spss多重比较分析并得到字母标记显著性的结果啊?

多重比较分析也是分好几种方法的,我使用较多的是q检验,就是S-N-K检验法,你可以看最后出来了几列,出来的不同的列之间是有显著差异的,如果不同的水平的变量在一列之中就是没有显著差异的.显著性也会有显示

SPSS 回归分析疑问

这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但没有通过检验,这种一

请问spss调节效应图怎么画?

需要先做简单斜率分析,然后根据简单斜率分析的结果在EXCEL中进行绘图

如何用SPSS检验多重共线性

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性:自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果:整个回归方程的

如果只有各组数据的平均值 能用SPSS做多重分析吗

不能,还要知道误差的均方和个组例数,谢谢再问:怎么用SPSS把各个组的差异性一起表现在柱状图上??就是用什么字母标在上面那种。。。再答:差异列表就行*表示p《0.05

如何用SPSS做中介效应与调节效应

调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型:Y=aX+bM+cXM+e.Y与X的关系由回归系数a+cM来刻画,它是M的线性函数,c衡量了调

【绝对精品】如何运用spss及AMOS进行中介效应与调节效应分析

文件名:中介效应重要理论及操作务实目录:一、中介效应概述中介效应是指变量间的影响关系(X→Y)不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的,此时我们称M为中介变量,而