在SPSS中,如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析?
分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下:
分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步:
第一步是整理数据,首先定义变量,这个是比较重要的一步,但难度不大。
第二步:分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量,而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量,其他(除年份和总计)作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项,你作为默认就行了。
第三步:解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果,这里看R值。如果R接近1,则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多,说明效果非常不错。
SPSS中做Logistic回归的操作步骤:分析>回归>二元Logistic回归,选择因变量和自变量(协变量)
扩展资料:
数值型变量(metric variable)是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量,这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同,又可以分为离散型变量和连续型变量。
数据形式在计算机中的表示主要有两大类:数值型变量和非数值型变量(如,字符、汉字等)。数值型变量指,被人为定义的数字(如整数、小数、有理数等)在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。
一般不经过数据类型的转换,所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据,如字符型数据(如‘A’,‘B’,‘C‘等),是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。
在计算机中可识别的字符,一般都对应有一个ASCII码,ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变,对应的字符也会改变。所以,非数值型的数据,本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯,方便程序的编写,计算机高级语言,划分了数据的类型:
数值型数据有:整型 单精度型 双精度型。
非数值类型数据有:字符型 或 布尔型 或者 字符串型。
参考资料来源:百度百科:数值型变量
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2019-09-23 · 百度认证:SPSSAU官方账号,优质教育领域创作者
要具体看数据类型,如果Y(因变量)为定类数据,可用Logistic回归分析,如果自变量中有定类数据可设置成哑变量,再放入分析。
如果Y为定量数据,可用多元回归分析,自变量中的定类数据可设置成哑变量。
可结合SPSSAU的分析方法选择文档,选择适合的分析方法。
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