1樓：匿名使用者
在correlation裡面去做
我經常幫別人做這類的資料分析的
怎樣用spss分析這兩組資料的相關性？
如何運用spss進行多個變數的相關分析
2樓：匿名使用者
可以用spssau**spss資料分析平臺，使用通用方法->相關進行分析，結果格式
為三線內**式，屬於
容規範的格式不用重新整理。
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 0.01使用2個*號表示；p < 0.05使用1個*號表示。
spss可以把多個變數兩兩分別做相關分析嗎
3樓：一羚
可以。spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，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，迴歸的結果是綜合所有進入迴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之間的關係，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，但如果是迴歸，迴歸裡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,迴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。
4樓：匿名使用者
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 0.01使用2個*號表示；p < 0.05使用1個*號表示。
spss，如何做兩類資料相關性分析？ 15
5樓：匿名使用者
一般是計算平bai均值，把多個指標合併du成一個變數後，再zhi用兩個變數進行分dao析。
比如想要將「我在版工權作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合併成一個變數（影響因素），可以通過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。
6樓：雪v歌
朋友,你這個資料可
bai採用pearson相關分du
析就可以,spss的步驟如下：zhi
1、單擊
daoanalyze——correlate——bivariate...,則彈出相關版分析bivariate correlations對話方塊
2、把左邊的源權變數（情感溫暖q和t1）調入右邊的矩形框內,同時勾選pearson選項
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
7樓：匿名使用者
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迴歸分析，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
8樓：year醫海無邊
自變數相關係數過高（大於0.9或者0.8）的話的確應該引起注意,很可能存在多重共線性,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.
9樓：匿名使用者
結構方程模型等等都可以
怎樣用spss分析這兩組資料的相關性
如何用SPSS實現多個因變數和多個自變數的分析
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。做多因素迴歸分析，可以的 統計專業 做迴歸分析即可，注意...
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