如何使用SPSS分析三个变量的关系?

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谌振华清婉
2020-02-23 · TA获得超过3.7万个赞
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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。
稽清安宦裳
2019-05-17 · TA获得超过3.7万个赞
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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。
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