现在正用SPSS进行多元线性回归分析，用到分类变量，想问数据导入之后需要对分类变量进行特别处理下吗？
在Excel和spss中进行多元线性回归分析，计算每个自变量分别对因变量的解释量的相关内容如下：
用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。
自变量为分类便利的情形：为了能将这些指标引入回归分析中，必须对其进行数量化处理。如果是而分类指标，如对性别便利X的赋值方法可为 X={0 ,1 }或 X={1， -1} 等。如果是多分类指标，假定有g类，则用g-1个取值为0或1的哑变量完整的表达这些类别。
如果分类变量只有两类的话 不需要进行处理设置哑变量 直接进行回归就好如果分类变量超过两类的话 则需要设置哑变量。
不过如果有多个分类变量时 我一般不采用线性回归这个来做回归，因为要单独设置哑变量麻烦。通常我都是采用多元线性模型的方差分析，不需要特别设置，在选项中有一项是参数估计，把这项选中 的出来的参数估计表 跟线性回归的是一样的，其中直接就进行了哑变量的分析
要设置哑变量的
可以找我
分类变量要处理的
我经常帮别人做类似的数据分析的
spss正在运行nomreg是什么意思
spss正在运行nomreg是说明正在进行有序多项式回归分析操作的意思。根据查询相关公开信息显示，NOMREG是SPSS（统计软件中的一种命令，用于进行有序多项式回归分析。可以将自变量进行多项式拟合，以适应实际数据的变化情况，从而提高回归分析的精度和预测能力。因此，当SPSS显示正在运行NOMREG命令时，说明正在进行有...
如何用SPSS进行信度、效度分析
克隆巴赫系数，也称信度系数，内部致性系数，或者Cronbach's Alpha，或者α系数，此值一般大于0.7即可。如果在预测试中使用信度分析，则可能涉及到校正项总计相关性(CITC)和项已删除的α系数这两个指标，用于辅助判断量表题目是否应该进行修正处理。如果是正式数据的分析，通常此两个指标的意义相对较小。
spss如何进行正态性检验
如何进行正态性检验？数据服从正态分布是很多分析方法的前提条件，在进行方差分析、回归分析等分析前，首先要对数据的正态性进行分析，确保方法选择正确。如果不满足正态性特质，则需要考虑使用其他方法或对数据进行处理。检测数据正态性的方法有很多种，以下为几种常见方法介绍：图示法、统计检验法、描述法...
如何使用SPSS检验正态分布的合理性?
6、还可以通过Q-Q图查看，来进行进一步的确认，如果基本在直线附近的话，就表示服从正态分布。发展沿革：SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生，于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿...
干货| 利用SPSS进行高级统计分析第四期
旋转方法:凯撒正态化斜交法。 3. 报告 使用SPSS软件对数据进行统计分析。首先,通过KMO和Bartletts球形检验分析发现,KMO值为0.93,Bartletts球形检验结果显著(近似卡方=19334.492,df=253,p<0.001),表明该问卷的项目适合做探索性因素分析。 然后,采用主成分分析法(principle component analysis)和直接斜交转轴法(direct...
利用spss进行问卷调查数据的效度分析
克隆巴赫系数，也称信度系数，内部致性系数，或者Cronbach's Alpha，或者α系数，此值一般大于0.7即可。 如果在预测试中使用信度分析，则可能涉及到校正项总计相关性(CITC)和项已删除的α系数这两个指标，用于辅助判断量表题目是否应该进行修正处理。如果是正式数据的分析，通常此两个指标的意义相对较小。
怎么用SPSS软件做正态回归分析?
将所有自变量均选入自变量框中，方法处选择输入。2.点击统计，回归系数栏选择估算值，残差栏选择德宾-沃森即（DW），另外还要勾选模型拟合和共线性诊断。3.点击图，将标准化残差“*ZRESID”选入“Y”轴框中，将标准化预测值“*ZPRED”选入“X”轴中，勾选直方图和正态概率图，点击继续，确定。
spss如何进行相关性分析
spss如何进行相关性分析，相关性分析首先要看两变量的情况，符合正态分布，样本量大于30-50，线性关系，而且是连续变量，可以用Pearson分布 样本数据能用Pearson相关就用这个，这个最准确，开始时，首先分布样本正态性，用k-s检验 正态性之后，点击分析-相关-双变量，之后选择Pearson，同时检验显著性相关要...
SPSS怎么做logistic回归?
如果p值小于您设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为该预测变量在模型中是显著的。模型评估：使用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验（Hosmer-Lemeshow Goodness of Fit Test）来评价模型是否很好地拟合了数据。如果P值大于0.05，则可以认为模型拟合度良好。预测：使用回归模型进行预测，您可以在SPSS中保存...
如何利用spss进行正态分布检验
1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q图 以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点...
柘妻华益： 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
普陀区15885036279： 如何用spss进行多元回归分析 - ？
柘妻华益： 多元回归分析跟简单一元回归分析是在一个对话框里面的. 首先确定出你的因变量,必须是连续性数值变量,而且回归分析一次只能一个因变量. 其次是自变量,可以同时将多个自变量纳入回归,这个就是多元回归,一个自变量就是简单回归 自变量可是分类自变量,也可以是连续性数值变量. 如果是超过两个分类的自变量,则需要事先设置虚拟变量,设置好后,全部一次性移入自变量对话框,其他的默认就可以出结果了
普陀区15885036279： SPSS - 如何进行多元线性回归预测 - ？
柘妻华益： 分析—回归——线性回归——多元线性回归分析,把因变量放入因变量列表中,之后多个自变量放入自变量列表中,选择变量筛选的方法(进入法、逐步法等),就可以了. 南心网 调查问卷SPSS数据统计分析服务 专业解答
普陀区15885036279： 如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析 - ？
柘妻华益： 在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不是一个而是多个,我们称这类回问题为多元回归分析.可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型:其中:b0是回归常数;bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数;e是随机误差. 多元...
普陀区15885036279： 怎么运用SPSS软件做多元线性回归 - ？
柘妻华益： 多元线性回归操作:analyze——>regression——>linear 至于你说的数据导入到SPSS,选择打开,可以打开的文件类型很多,不同类型会有不同的向导,你根据每一步提示来做好就可以.怎么运用SPSS软件做多元线性回归
普陀区15885036279： 如何使用spss做曲线回归 - ？
柘妻华益： 多元线性回归一般采用逐步回归方法-Stepwise 对全部的自变量x1,x2,...,xp,按它们对Y贡献的大小进行比较,并通过F检验法,选择偏回归平方和显著的变量进入回归方程,每一步只引入一个变量,同时建立一个偏回归方程.当一个变量被引入...
普陀区15885036279： 如何用SPSS对一组数据进行主成分分析并进行回归 - ？
柘妻华益： 主成分1输入数据.2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor .3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中.4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics栏...
普陀区15885036279： 急求:SPSS软件作线性回归分析. - ？
柘妻华益： 首先进入SPSS的regression下面的linear做多元线性回归,这里选入所有的自变量,并在statistics下面选择输出的相应量,输出检验异方差的DW值和检验多重共线性的VIF值,根据结果来看,DW值为1.951在2附近说明应该不存在异方差问题,...
普陀区15885036279： 怎么用spss做多元回归分析数据分析 - ？
柘妻华益： 回归分析这个可以先分析下模型,然后再分析X对Y有没有影响,影响关系情况如何,这个分析本身是很简单的,建议你使用SPSSAU这个在线SPSS软件进行分析,非常傻瓜而且智能.
普陀区15885036279： 怎么在spss上做层次回归分析 - ？
柘妻华益： 线性回归是研究X对于Y的影响,如果说有多个X,希望让模型自动找出有意义的X,此时就可以使用逐步回归.另外在一些管理类研究中会涉及到中介作用或者调节作用,此时就可能使用到分层回归等.操作:SPSSAU[进阶方法]-->[分层回归].
