在SPSS统计中,如何判断一个自变量对多个因变量的影响程度?
比如,自变量是学习方法(2种),因变量是四级考试成绩,包括总成绩和听说读写各项的成绩。如何判断出学习方法对总成绩和听说读写四项成绩中哪一个影响最大?...
比如,自变量是学习方法(2种),因变量是四级考试成绩,包括总成绩和听说读写各项的成绩。如何判断出学习方法对总成绩和听说读写四项成绩中哪一个影响最大?
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看标准回归系数,直接用SPSS回归分析,就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。
不是线性的可以通过一定的转换将其变为线性,然后再利用多元线性回归做模型即可。变量间存在一定的相关很正常,只要不存在多重共线性就好。
如果说只需要探讨自变量与因变量间的关系,而不需要根据自变量的取值预测因变量的区间,则正态性和方差齐性两个可以放宽。回归关系并不一定代表两者有因果关系。
扩展资料:
两连续变量的线性回归模型的适用条件:
(1)线性趋势:自变量与因变量的关系是线性的,可通过散点图来判断;
(2)独立性:因变量y的取值相互独立的,之间没有联系。就是要求残差间相互独立,不存在自相关性,否则应采用自回归模型;
(3)正态性:因变量y均服从正态分布,即要求残差服从正态分布;
(4)方差齐性:自变量的任何线性组合中,因变量的方差均相同。即残差的方差要齐性。
参考资料:百度百科-spss
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一般因变量为多个的时候,建议你分别做分析。以你的例子来说,分别进行方差分析,就能得到结果了;然后把这些结果综合到一个表中,如果需要的话。
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2019-10-17 · 百度认证:SPSSAU官方账号,优质教育领域创作者
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SPSSAU(通用方法>线性回归)里面的标准化回归系数可以直接用于对比影响程度大小。
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2011-04-19 · 知道合伙人金融证券行家
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采用多元方差分析 就可以解决了
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