SPSS分析一个变量不同天数的显著性-搜答案-搜狗做题网

不用管维度,把不同的人,对变量下的同一个问题的得分,做平均,就代表这个变量了,别的变量也一样,然后平均出来的两个或者多个变量做相关性分析,就行了再问：难道那些文献也都是这么做的？那样的话如果做描述性统

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

加总或求平均,加总适合各个维度题目数相同时,维度题目数不同就求平均吧!再问：是先把各个维度下的题目求平均得到各维度的值，再把维度的值求平均得到变量的值吗？经过这样的处理后再倒入SPSS进行信效度分析及

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分

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？

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

应该是两组独立样本t检验得出来的.

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.

分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用

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

Statistics菜单的Correlate选项->PartialCorrelations过程看看控制var1(自变量)之后,var2(中介变量)与var3(因变量)之间的相关系数(Correlati

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

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

不能,所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系,但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性,所以不能算作模型

它会形成一个3*3的列表啊,分别看每一个变量与该列其他变量交叉所对应的就是他们的相关系数

一个不能求我经常帮别人做这类的数据分析的

表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型；所对应的指标：R的平方（决定系数）deltaR的平

相关系数r=-0.075,负相关,但从P=0.715＞0.05来看,很显然两变量间没有统计学相关性.此类SPSS数据统计分析问题均可＋名里我QQ来给你代处理一下.