1樓：網友
可以考慮使慶鎮用迴歸分析。貝塔指標，是標準化迴歸係數，是乙個可以用來比較影響關係大小的指標。
舉例如下譽世粗：
影響程度。<>
一般有影響關係才會去比較影響程度大小，影響程度大小需要檢視標準化係數，標準化係數的絕對值越大表明自變數對因變數的反應越大，即影響程度越大，從上表中可以看出》,說明本年累積應收貸款相比較貸款專案個數對「不良貸款」返信影響更大。
spss怎麼分析多個因素對某一結果的影響程度
2樓：網友
一般研究多個因素對某一結果的影響程度通常使用迴歸分析，常見的是線性迴歸和logit迴歸。
線性迴歸分析和logistic迴歸有什麼區別呢？以下從資料型別、前提條件、分析和應用場景四個方面進行說明。
1.資料型別不同。
線性迴歸要求因變數為定量變數而logistic迴歸要求因變數為分類變數，如果是二元logistic迴歸分析因變世察帆量要求是二分類變數，並且沒帆只能為0和1，比如是否購買，1代表是，2代表否，多分類logistic迴歸分析，因變數要求是分類變數且無序，比如「踢搜雹足球」、「打籃球」以及「打羽毛球」等等，有序logistic迴歸分析因變數要求是分類變數且有序，比如「不願意」、「願意」、「非常願意」等等。
2.前提條件不同。
線性迴歸要求因變數服從正態分佈，但是logistic迴歸沒有要求，並且線性迴歸要求自變數和因變數呈現線性關係，而logistic迴歸沒有要求自變數和因變數呈線性關係。
3.分析關係不同。
線性迴歸是分析整個因變臉與自變數之間的關係，但是logistic迴歸是分析因變數取某個值的概率與自變數之間的關係。比如二元logistic迴歸分析，最後分析因變數為1的概率與自變數之間的關係。
4.應用場景不同。
線性迴歸分析和logistic迴歸分析因變數不同所以導致二者應用也不同，在實際生活中，線性迴歸一般用於數量統計方法的基礎，常常用於對定量資料的**，比如用於**房價，logistic迴歸分析更適合**分類問題，比如**某件事情的發生，**貸款是否違約等等，線性迴歸一般還可以解決線性問題，logistic迴歸可以解決非線性問題。
三、二者操作。
線性迴歸分析。
操作路徑：通用方法→線性迴歸。
logistic迴歸分析。
操作路徑：進階方法→二元logit/多分類logit/有序logit
spss中怎麼分析多個因素對某一結果的影響作用？
3樓：網友
可以試試線性迴歸。可使用spssau快速完成。
操作如下：<>
從上表可以看出，模型公式為：創新績效= + 工作回報工作自由 + 團隊合作，模型r方值為，意味著工作回報，工作自由，團隊合作可以解釋創新績效的變化原因。對模型進行f檢驗時發現模型通過f檢驗(f=，p=<，也即說明工作回報，工作自由，團隊合作中至少一項會對創新績效產生影爛裂肢響關係，另外，針對模型的多重共線性進行檢驗發現，模型中vif值全部均小於5，意味著不存在著共線性問題；並且d-w值在數字2附近，因而說明模型不存在自相關性，樣本資料之間並沒有關聯關係，模型較好。
以及工作回報的迴歸係數值為，p=<，意味著工作回報會對創新績效產生顯著的正向飢世影響關係。
工作自由的迴歸係數值為，p=>，意味著工作自由並不會對創新績效產生影響源螞關係。
團隊合作的迴歸係數值為，p=<，意味著團隊合作會對創新績效產生顯著的正向影響關係。
總結分析可知：工作回報， 團隊合作會對創新績效產生顯著的正向影響關係。但是工作自由並不會對創新績效產生影響關係。
4樓：網友
要具體看來。
資料型別，如。
源果y（因變數）為定類資料，可用。
bailogistic迴歸分析；如果duy為定量資料，可用多元回zhi歸分析，如果自。
dao變數中有定類資料可設定成啞變數，再放入分析。
具體可結合spssau的分析方法選擇文件，選擇適合的分析方法以及結合spssau智慧型文字分析解讀解讀。
5樓：網友
這個要看你變數型別的才能決定方法。
專業資料分析找我做。
在spss中，如果分析多個因素對某一結果的影響程度應該用什麼分析？
6樓：網友
要具體看資料型別，如果y（因變數）為定類資料，可用logistic迴歸分析，如果自變數中有定類資料可設定成啞變數，再放入分析。
如果y為定量資料，可用多元迴歸分析，自變數中的定類資料可設定成啞變數。
可結合spssau的分析方法選擇文件，選擇適合的分析方法。
7樓：玉麒麟大魔王
在ps，如何分析因素對某一結果影響程度呢？它的內容軟體還有分子。
8樓：如葉情感
那就開的依法用的元素是什麼東西？在最分析另一方是什麼元素才能分析出來？
9樓：網友
在spss中，如果分析多個因素對某一結果的影響程度應該用什麼分析，仔細瞭解，確定分析方法。
10樓：網友
si pc如果分析多個因素對某一結果的影響程度應該是什麼分析，我覺得分析有很多，首先你要看他的分析類別。
11樓：網友
spss中，如果分析多個因素，對某一結果的影響程度應該有什麼分析？這個分析是非常重要的，如果sps中再分析因素，對某個結果影響程度非常大的情況下，那絕對是分析非常重要的。
12樓：金絲猴
應該用結構分析法，即每乙個因素對事物結果的影響度是多少。
13樓：網友
你這題目我咋都看不懂了啊，關鍵你這個spss是個啥，你最好不要簡寫啊，你最好去問問你老師或者作業幫吧。
14樓：舞陽人樂園
這種分析方法會非常多的，也可以是因果關係，也可以是假設關係的。
15樓：萬家燈火
分析乙個東西對另乙個東西的影響因素，要從它的邏輯關係去找。
16樓：粟新宇
在cs中所分析出來的任何對fps做出的不良好處，他都進行程式並且刪除以及阻攔。
17樓：網友
個人感覺的話還是不錯的，挺好的，好好。
18樓：ok波妹
在sps中嗯，它的質的因素和他的一些嗯，控制因素對他的影響還是有一些影響的，主要的他的一些影響就是他的啊，行動的一些邊框的邊框的結構。
19樓：網友
兄弟，請問你解決你的問題了嗎，可以提供思路給我嗎。
spss統計分析得出某個問題影響因素的原理是什麼？
20樓：呂秀才
看你表bai達的真是吃du力。
你說的原理zhi應該是最初最原始要發dao現這些影響因素時回的一種實驗設計答的方法，即乙個是空白組，沒有影響因素的組，另乙個是實驗組，也就是新增有影響因素的組，通過兩組結果對比是可以發現是不是新增的影響因素有作用。
但如果是問卷設計，那一般設計的問題上大多通過一些二手資料等確定出了一些影響因素，而且也大致上存在著影響，但不是根據得分是否超過3來判斷影響。
而是通過迴歸分析，通過擬合的方程擬合度及迴歸係數直接來判斷即可如果擬合度高，一般可以說明 你設定的這些因素具有影響作用，然後每個因素的迴歸係數可以用來初步作為影響程度大小的判斷，不過得是標準化的迴歸係數。
spss的多因素方差分析中，怎麼判斷乙個因
21樓：袁丹房俏
spss的多因素方差分析中，怎麼判斷乙個因素是否為協變數？
多因素方差分析是研究兩個及兩個以上控制變數是否對觀測變數產生顯著影響。而協變數是存在於協方差分析中人們往往比較難以控制的因素。
舉個例子說，用了幾種不同的教學方法來給40名學生教英語，另外還知道這40名學生的英語入學成績，當分析有哪些因素影響到學生的英語考試成績時，這個入學成績就是協變數。
問題的前提不對，應該是協方差分析。
追答：直接判斷，spss軟體只能進行資料分析。這是在資料分析之前的。
追問：那是直接判斷呢，還是可以運用spss軟體來判斷？
如何用spss進行多因素方差分析
1 進入spss環境，開啟資料檔案。2 選擇變數。在 多變數 視窗中，將 數學成績 專 英語成績 選入 屬 因變數 列表框，將 考生所在地 性別 選入 固定因子 列表框。3 對比設定。單擊對話方塊右側 對比 按鈕，在彈出的視窗中選擇 差值 並單擊 繼續 4 繪圖設定。單擊右側 繪圖 按鈕，將 考生所...
請問單因素方差分析spss資料怎麼錄入
控制抄因素的個數 觀測變數的個數襲 spss所佔的列數對於你說的早上，晚 上是定性的指標，在錄spss中要用具體的數代替，把早上，晚上分別用1，2表示，那spss要佔2列，結果 1 0.1 1 0.4 1 0.5 2 0.2 2 0.3 2 0.6 說得不是很明白，其實你說的lsd 最小極差法 和t...
SPSS三因素兩水平的方差分析後，結果中出現的標準誤差怎麼是
在spss進行資料分析中，各個樣本 原始資料，亦即樓主說的平均值 的標準誤的獲得，是通過描述統計中進行計算得到的。而通過線性模型中統計計算 如方差分析等 得到的標準誤，不是原始資料 亦即樓主所說的平均值 的標準誤，而是把同一個處理的幾個資料當成一個樣本，所以同一個處理的幾個原始資料肯定會有相同的標準...