Question

没有因变量怎么做回归分析

Answer 1

问：没有因变量怎么做回归分析

问：你好

答：回归分析是一种用来探讨自变量与因变量之间关系的统计学分析方法。如果没有因变量，那么就不能进行回归分析。因为回归分析的主要目的是预测因变量的值，如果没有因变量，就没有预测的必要。但是，如果只是想探究自变量之间的相关性，可以使用相关分析。相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法，它可以帮助确定变量之间的相关程度和方向，但它不能用来进行预测。如果没有因变量，就不能进行回归分析。需要根据研究目的和数据类型选择合适的统计方法进行分析。

问：那能进行什么分析，得到影响因素

答：如果没有因变量，就不能进行回归分析。但是，可以进行探索性数据分析，并使用相关性和协方差等方法来确定独立变量之间的关系。还可以使用聚类分析和主成分分析等方法来识别可能影响变量的因素。另外，可以使用描述性统计学方法，如平均值、中位数、标准差等来描述数据的特征。

问：就是，我是量表问卷，每道题都和因变量有关，所以没有再单独为因变量设置量题，这种情况，要怎么从量表里得到或者确定影响因素

答：针对这种情况，可以采取以下三种方式来确定影响因素：1. 通过领域知识推断：在具备相关领域知识的情况下，可以通过对已有研究或理论的分析，推断出可能的影响因素。2. 通过相关性分析：将量表得分与相关数据进行比较，采用相关性分析，找出与因变量相关性较高的因素。3. 通过逐步回归分析：采用逐步回归法，逐步筛选出与因变量显著相关的自变量，得到影响因素。

问：量表得分和相关数据具体来说，是什么

答：量表得分是指通过一个特定的量表或问卷测量后，被试者在每个项目或维度上所取得的分数。相关数据是指通过分析量表得分所得到的数据，例如平均分、标准差、分布情况、因子分析等。对于心理学、医学、管理、教育等领域的研究，量表得分和相关数据可以帮助研究者了解被试者的特点和变化趋势，甚至预测其行为或结局。

问：哦，我刚看了下，那个逐步回归分析，也需要有个因变量，这个因变量我可以是所有选题的评论分对不？然后和各个维度的评论分做逐步回归分析，对吗

答：是的，逐步回归分析需要有一个因变量，你可以将所有选题的评论分作为因变量，然后与各个维度的评论分进行逐步回归分析，这样可以探究各个维度对于整体评论分的影响程度。

问：我试试，我是个这个方法做线性回归，不行，那做这个前，需要因子分析吗？

答：如果你的量表问卷每道题都与因变量有关，那么你可以使用多元线性回归分析方法来确定影响因素。在这种情况下，你不需要使用因子分析来确定影响因素，但如果你的量表问卷存在多个相关的变量，你可以使用因子分析方法来减少这些变量的数量，这样可以更方便的进行统计分析。