1樓：匿名使用者
你要注意進入標準和剔除標準的設定
做專業資料分析，找我吧
2樓：段啟印慧麗
當被解釋變數為0/1二值品質型變數時，建立一般的多元線性迴歸模型會出現問題（具體的問題有三點：1殘差不再滿足建立多元線性迴歸的假設條件；2、殘差不再服從正態分佈；3、被解釋變數的取值區間受限制）所以，當被解釋變數時0/1二值品質變數時，無法直接採用一般的多元線性迴歸模型建模，通常應採用logistic迴歸。
根據你給的題目的意思，因為，你的因變數是數值變數，既被解釋變數是數值變數，所以，你應該要用一般的多元線性迴歸模型來分析你的資料，而不是用logistic迴歸。至於，你自變數中，出現的分類變數，你要對其進行分析的話，你就必須加入虛擬變數進行分析。關於這個虛擬變數的加入問題，你可以上網查一些相關的資料。
統計分析時單因素分析的顯著性因素為什麼在迴歸分析中就不相關了呢？
3樓：匿名使用者
打個比方，南北地域與身高，單因素的相關肯定會顯著且很高，但這兩者之間是直接相關嗎？不是，是基因、飲食、環境等影響到身高的差異。而多因素迴歸則是考察多因一果中每個因對果的影響，其迴歸係數是在控制了其它變數的情況下，它與因變數的淨相關。
在spss中做相關分析時不顯著 ，但是卻在多元迴歸時進去了模型這是什麼原因？
4樓：匿名使用者
spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以回在分析時一次放入多個變答量，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成的，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關，是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
因此，普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。舉個例子，比如你考查變數a，b，c之間的關係，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變數，而與第三個變數無關，但如果是迴歸，迴歸裡a和b的相關是在減去c變數的效應之後的，b和c的相關是在減去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數關係不顯著,迴歸分析卻顯著了這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪
5樓：匿名使用者
有影響因素存在
統計專業研究生工作室為您服務
如何用spss做多因素迴歸分析
spss在進行多元線性迴歸分析時,為什麼模型中要剔除某些維度,求依據?
6樓：浙江衛視
因為在多元回bai
歸分析的過程中du
，會自動剔除一些zhi對於因變
量無顯著影響的變dao量專
你只是用簡單相關分析的不準確屬，有可能是變數之間存在一些共線性 所以導致單個都相關，而在多元迴歸分析時 會有些變數被剔除了，迴歸方程可以用，但是哪幾個不顯著的變數無法列入的
從資料分析的角度來說，哪幾個變數已經沒有什麼意義了哦，
7樓：匿名使用者
沒有影響或者存在共線性，就提出了啊
專業資料分析
8樓：匿名使用者
因為不是顯著的
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
為什麼spss做多元逐步迴歸分析時原來的迴歸係數是正值的，再增加自變數的引入，反倒變為負值了呢？ 5
9樓：匿名使用者
樓上說錯了，其實抄加入一個變數使得大小和符號發生了變化，這是調節變數的定義，也就是說後來加入的這個變數調節了前面一個變數的作用。通過路徑分析可以看到調節變數的效果，並對調節變數進行驗證看是否達到了顯著水平。
能觀察到係數的變化是你的幸運，寫**的時候就有很多可以**的東西了。
10樓：匿名使用者
很正常的情況，很多原因，主要是共線性的問題
可刪除某些變數，可引入其它迴歸方法
我經常幫別人做這類的資料分析
11樓：匿名使用者
增加變數，會導致迴歸結果不可靠。另外，逐步迴歸方法，可能會導致「過擬合」的問題。建議好好看看多元統計方面的基礎理論，選擇合理的分析方法，可參考最近的一篇推文網頁連結
使用spss進行迴歸分析時有變數沒有進入迴歸方程為什麼 30
12樓：呂秀才
沒有進入迴歸方程的變數 說明對因變數沒有顯著影響
13樓：匿名使用者
你選擇的是進入法出現這個問題，檢查資料
你選擇的是逐步法，就是變數對因變數沒有顯著影響
統計專業
14樓：南心網心理統計
那可能是所有的變數都不顯著吧。
關於spss多元迴歸做影響因素分析
15樓：南心網心理統計
這個很正常，自變數之間存在相關，會相互影響，此外，增加其他變數之後，自變數對因變數的影響會改變。是不是影響因變數，直接看自變數的t值是否顯著即可。（南心網為您解答spss資料分析）
spss，5個自變數一元線性迴歸顯著性都很高，可是作多元迴歸統計時顯著性變得很低，怎麼辦 10
16樓：匿名使用者
這是因來為這五個因素自雖然單獨作用因
bai變數都很明顯，但是du
將他們綜合考察對因變數zhi的影響的dao時候，不同因素影響的大小不同，影響小的可能效果被影響大的掩蓋了；另外多元迴歸的重點並非變數的綜合對因變數的影響，而是不同變數對因變數的影響那一個最大，這時候考察的指標並非sig,而是標準化偏回歸係數（bata),不同因素的（bata)值（絕對值）的大小決定那一個因素影響因子最大。
所以不必考慮干擾，如果你的資料是比較準確客觀的就沒有問題，就怕實驗設計和操作不合理使得資料不健康，那就另當別論了。
17樓：匿名使用者
簡單想了一下，想到一種解釋可能供參考：單個自變數間如果存在了很高的共線性問題，那回麼即使你的答自變數個數再多，可能也就頂1個半的自變數。 所以先用b-球型檢驗 看看原始5個自變數的多重共線性是否顯著。
spss匯入ecel資料為什麼格式設定好了仍然會丟失
說的問題有點模糊，是不是在excel的小數點後面的位數，複製到spss之後少了幾位或者沒有顯示出來 如果這樣的話，不要在excel設定小數位數，常規顯示就可以了，複製到了spss中，在spss變數檢視中設定要顯示的位數就可以了。請樓主在變數處新增小數位設定，這不是excel的問題，要在spss中設定...
SPSS17 0關於「轉換 計算變數」那裡，為什麼輸出不了呢
結果視窗提示已經正常計算了，計算的結果是儲存在原始資料中而不是結果視窗中。關於spss17.0資料錄入時變數值標籤 values 的問題 5 在view下隱藏值標籤後，即可輸入1 2 3 這個是顯示的問題，你在view裡面調整一下顯示格式就可以了 設定變數型別為數值型就可以了。用spss17.0對資...
為什麼需要3D客流統計,超市為什麼需要客流統計？
3d客流統計是通過兩個攝像鏡頭來獲取識別目標，通過對人體的形狀和高度為分析，以區域和方向的設定來統計通過人數。由於統計的效果不受外界環境因素的影響，如一些帶帽子的顧客，或者抱小孩的顧客等都可統計。除了能識別雙向統計外，還能辨別出並排的人群，做到準確的統計。在戶外也可統計，沒有發生一旦強光反射等現象而...