1樓：匿名使用者
要具體看
資料抄型別襲，如果y（因變數）bai為定類資料，可用dulogistic迴歸分析；如果zhiy為定量數dao據，可用多元迴歸分析。自變數中有定類資料可設定成啞變數，再放入分析。
可結合spssau的分析方法選擇文件，選擇適合的分析方法。
2樓：匿名使用者
做多因素迴歸分析，可以的
統計專業
3樓：匿名使用者
做迴歸分析即可，注意因變數的型別
如何用spss對多個自變數和因變數關係進行
在spss統計中，如何判斷一個自變數對多個因變數的影響程度？
4樓：一生一個乖雨飛
看標準迴歸係數，
直接用spss迴歸分析，就可以得出各個自變數與因變數的內相關係數。
不是線性的可以容通過一定的轉換將其變為線性，然後再利用多元線性迴歸做模型即可。變數間存在一定的相關很正常，只要不存在多重共線性就好。
如果說只需要**自變數與因變數間的關係，而不需要根據自變數的取值**因變數的區間，則正態性和方差齊性兩個可以放寬。迴歸關係並不一定代表兩者有因果關係。
5樓：匿名使用者
spssau（通用方法》線性迴歸)裡面的標準化迴歸係數可以直接用於對比影響程度大小。
6樓：匿名使用者
一般因變數為多個的時候，建議你分別做分析。以你的例子來說，分別進行方差分析，就能得到結果了；然後把這些結果綜合到一個表中，如果需要的話。
7樓：呂秀才
採用多元方差分析 就可以解決了
如何用spss實現多個因變數和多個自變數的分析
如何用spss對多個自變數和因變數關係進行分析.
8樓：匿名使用者
這種時候要考慮使用amos了，和spss結合起來使用，能夠得出你想要的東西
求助如何用spss分析一個自變數和多個因變數它們之間的相關性
9樓：呂秀才
可以採用簡單的相關分析
也可以試著採用迴歸分析，不過迴歸分析一次只能一個因變數。。
也可以用 典則相關分析
10樓：year醫海無邊
自變數相關係
bai數過高（大於
du0.9或者zhi0.8）的話的確應該引起注
dao意,很可能存在專多重共線性屬,你可以利用迴歸分析裡面提供的共線性診斷來印證一下.
對於多重共線性,很多人會採取中心化的方式,說那樣可以減輕多重共線性,就是把每列自變數減去各自的均值,這個方法最常見不過實際操作中感覺沒很大用,你可以自己試試.類似的,還有一些資料變換方法如對數變換之類的,也有人用.
再一個就是可以增大樣本量,因為有的研究者指出樣本量小是造成多重共線性的原因之一
還有就是可以試試刪除一些極端值、異常值再看看,這個方法就不是那麼對症下藥,但也是對資料進行了整理,可以試試.
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