1樓：
你的問題太多了，一個一個問。分類變數不做相關分析
有一個因變數,三個自變數，三個控制變數,做spss的迴歸分析,先要對它們進行相關性分析，要用哪種相關分析
2樓：匿名使用者
在spss分析中，做相關性分析是需要將自變數與因變數做相關性分析嗎
3樓：匿名使用者
迴歸和相關分析是兩回事，你好像把它們混為一談了
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
用spss做迴歸分析時，控制變數也要參與分析嗎？
spss相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關,這樣如何解釋
4樓：59分粑粑
pearson相關分析在spss中的作用是簡單地考慮變數之間的關係。 儘管可以在分析過程中同時放置多個變數，但是結果是兩個變數之間的簡單關聯，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
但是，迴歸是不同的。 迴歸的結果是對進入迴歸方程的所有自變數和因變數進行積分的結果，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，普通相關和迴歸之間的迴歸係數會有很大差異。
5樓：中子
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，雖然你可以在分析時一次放入多個變數，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負相關,迴歸分析卻是正相關這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪
6樓：章魚公考
在這個圖表中，你說的r值就是皮爾遜相關係數~（pearson correlation）
r>0 代表兩變數正相關，r<0代表兩變數負相關。
|r|大於等於0.8時，可以認為兩變數間高度相關；
|r|大於等於0.5小於0.8時，可以認為兩變數中度相關；
|r|大於等於0.3小於0.5時，可以認為兩變數低度相關。
小於0.3說明相關程度弱，基本不相關。
上面說了啊~**裡的pearson correlation，就是r值**裡黃色加重的幾個r值，是呈現顯著相關的。
簡單來說，
正相關是一個變數變大，另一個變數也變大
負相關就是一個變數變大，另一個變數變小
7樓：天行者
這可能是由於存在多重共線性的問題
8樓：匿名使用者
把圖貼上看一下，我不太相信你說的結果，同樣的演算法不可能出現不同的結果，你可能不太會看結果
spss迴歸分析中，將0、1變數和連續變數一起做迴歸，這樣可行嗎？
9樓：孤魂野鷹
當然來可以，你所說的0、1變數就是虛源擬變數虛擬變數當然可以加入迴歸模型中
比如說你要研究影響收入的因素，因變數工資肯定是連續的自變數比如說受教育年限和年齡這些指標肯定也是連續的，但是像性別，婚否，有無子女這些指標就是用0和1來表示的
這種迴歸是完全可行的
虛擬變數也可以作為自變數，logit和probit兩種模型就是把虛擬變數作為自變數的
10樓：匿名使用者
spssau 虛擬啞變數
怎麼用spss進行迴歸分析 控制變數
11樓：ch陳先生
1、資料錄入spss並且處理好。
2、分析——迴歸——線性。
3、選擇自變數和因回變數到對應的框，如下圖答。
5、控制變數放進來，如下圖。
6、結果都會有兩個模型，可以對比控制變數放進來之後的各指標變化，一般看r放和係數表，如下圖。
12樓：統御近距離
1、第一步，將資料輸入到spss中，並進行了良好的處理，請回參考下圖操作：答
2、然後依次選擇分析—迴歸—線性，請參考下圖操作：
3、接下來，選擇自變數和因變數到相應的框中，請參考下圖操作：
4、之後，單擊下一個，請參考下圖操作：
5、接著，輸入控制變數，請參考下圖操作：
6、最後結果有兩種模型，可以比較控制變數加入後各指標的變化情況。一般見r放與係數的表，請參考下圖操作：
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