SPSS多元统计分析，样本量很大，700多份，求神人帮忙看看这到底是怎么个情况，到底是哪里出错了。。。。。

懂spss的朋友帮忙看看~

你所谓的影响因素一词，是指含有因果关系(即A->B)的意思的吗？
相关分析显示两变量间的相互关系，是双方向的；
而回归分析则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。
然而，要证明两者间的因果关系，
单从统计分析上作出处理还不足够，
还须凭籍专业知识从理论上从逻辑上加以阐明，
切不可单纯依靠回归系数的显著性“证明”因果关系之存在。

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回补充问题：
1.先做相关分析和散布图，确定两变量间是否存有相互关系
2.再做回归分析，确定方向性的关系是否显著
3.从理论上从逻辑上加以阐明这因果关系确实存在
是这些因素=>顾客忠诚，还是顾客忠诚=>这些因素
eg 性别=>顾客忠诚，不可能是顾客忠诚=>性别

好的，我加你了

您可以同时被移入多元回归分析
然后为每个参数对应的回归系数是每个自变量对因变量，
在事实上，每个变量属于控制其他变量的回归系数，独立自变量对因变量的变化

t值都没有
大大的有问题

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翠峦区17039961328： 样本量很大时,卡方检验结果可信么? - ？
银承葡醛： 样本越大,卡方值就会相应增大,因此大样本的卡方检验很容易得到显著结果.所以一般在报告卡方检验结果以说明两变量是否显著相关时,还应当同时报告相关强度.均值差别是否具有统计上的显著性时,也存在相似的问题.由于样本量越大,样本均值分布的方差就越小,因此常用的t检验结果就越可能显著,任何细微的差别都可能有统计上的显著性.对任何检验结果都应当有符合实际的解释和说明.

翠峦区17039961328： spss进行主成分分析,变量个数大于样本数据,是不是得不到可性度高的结果? - ？
银承葡醛： 数据的确很小,变量要缩减一下

翠峦区17039961328： 多元线性回归用SPSS计算,30个自变量,1个应变量,55个样本数,分析结果可靠吗? - ？
银承葡醛： 至少要150例数才勉强可以,所以你例数太少,肯定不可靠

翠峦区17039961328： 如何使用SPSS进行多元回归分析 - ？
银承葡醛： 多元线性回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量. 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

翠峦区17039961328： 我用SPSS作了多元回归分析,变量的sig好大,这样行吗?? - ？
银承葡醛： 肯定不行啊 没有意义哦

翠峦区17039961328： SPSS多元线性回归分析 - ？
银承葡醛： 因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量 你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性 所以导致单个都相关,而在多元回归分析时 会有些变量被剔除了,回归方程可以用,但是哪几个不显著的变量无法列入的 从数据分析的角度来说,哪几个变量已经没有什么意义了哦,

翠峦区17039961328： SPSS进行二元logistic回归分析,结果如下,能否说明我的假设:自变量3对因变量的预测力要大于自变量1 ? - ？
银承葡醛： 从结果看,您的变量1的S.E.值超大,我也遇到了类似问题,请教过一些人,有的说是共线性问题,也有说是样本量问题.一位医学统计专业博士给了我一段文章(＂根据正态分布理论,Wald统计量很容易计算,但是它有一个不太好的性质,即当回归系数的绝对值很大时,这一系数的估计标准误就会膨胀,于是会导致Wald统计值变得很小,以致第二类错误的概率增加,也就是说,在实际上会导致应该拒绝的零假设时却未能拒绝.所以在研究中,如果发现回归系数的绝对值很大,就不要再用Wald统计值来检验零假设,而应该使用似然比(L.R.)检验法来代替……＂)也许对你会有帮助.

翠峦区17039961328： 如何用spss对数据进行汇总 - ？
银承葡醛： 用spss对数据进行汇总的方法首先打开一组数据 要注意,下方数据的类型应为num,str的不可以. 第二幅图意思为,将数据保存为一个新文件.这样的好处是,最后进行了分类,容易看. 打开刚刚保存的文件,查看数据

翠峦区17039961328： spss多元回归分析sig过高 - ？
银承葡醛： 实际研究过程当中,我们选定的很多自变量并不一定对因变量有明显的影响,或者是两个自变量自身存在过高的相关,这个时候就会出现sig过高的情况,需要将不合格的自变量剔除.因此,回归方法不能够选择强行植入,而应该选择逐步回归(stepwise).

翠峦区17039961328： spss分析自变量对因变量是否有影响 - ？
银承葡醛： 可以做回归分析