Question

如何使用SPSS分析两个变量的关系

两个变量X和Y，其中X有多个维度（X1、X2、X3），Y也有多个维度（Y1、Y2、Y3），这样如何利用SPSS来分析二者之间的关系，操作步骤是如何的？
我的思路如下：
1、主成分分析来降维，求出X和Y的值。（这一步我就是不懂。）
2、X和Y相关性分析
3、回归分析。
求高手解答，指条明路。

Answer 1

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。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。
3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。
4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。
估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

追问

感谢你的回答。
具体一下，我想要利用SPSS研究政府采购与产业技术创新的关系，政府采购，我选的是政府采购金额（正在考虑要不要还加一个维度）。技术创新，我选了专利数量、技术人员数量、技术投入等。这种可能不是维度，而称为替代变量吧。
基于此，能解释一下，如何做二者的关系分析呢?

追答

1、基于你的描述，政府采购金额是因变量，专利数量、技术人员数量、技术投入是自变量。如果有另外一个因变量的话，可以另外单独分析另外一个因变量与上述三个自变量的关系。
2、首先做相关性分析
在spss中，通过相关性分析，可以得到政府采购金额与专利数量、技术人员数量、技术投入的相关系数。一般取相关系数大于0.9的变量。假设与技术投入的相关系数小于0.9，就可以不再分析该变量了。
3、回归分析
在spss中，政府采购金额（y）是因变量，专利数量（x1）、技术人员数量（x2）是自变量（假设技术投入相关性比较性，不考虑了），通过回归分析，就可以得到三者之间的方程：
y=a0+a1*x1+a2*x2，其中的a0，a1，a2分别是spss回归出来的参数。
4、得出回归方程后，就可以根据x1、x2的值来预测y的值了

追问

谢谢，肯定是满意答案了。
不过还有一个，我论文想表述的意思是政府采购额增加会增加产业对技术创新的投入这样一种观点，而不是因为技术创新导致政府采购额增加，所以说自变量和因变量是不是反了？求解~

追答

按你的意思，自变量和因变量是反了。
现在需要分别做二个分析：
1、自变量是政府采购金额，因变量是专利数量
2、自变量是政府采购金额，因变量是技术人员数量

其实，如果你仅仅是想说明政府采购额增加会增加产业对技术创新的投入这样一种观点，就没必要做回归分析了（回归分析是为了找到精确的函数关系，做预测用的），只需做相关性分析就足够了。根据相关系数就可以判断两者是否相关了。至于是正相关，还是负相关，就看实际数据是怎样的，很容易判断。