多选项分析及回归分析spss

多选项分析及回归分析spss一)问卷中多选项问题的分析esMethod)；2、多选项分类法(MultipleCategoryMethod)。1、多选项二分法(MultipleDichotomiesMethod)；按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村(取)款目的这个多选项问题分解为十2、多选项分类法(MultipleCategoryMethod)多选项分类法中，首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数；然后，为每个按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存(取)款目的这个多选项问题分解成三个问题(通常给出的答案数不会超过三个)，并设置三个SPSS变量。多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失，这种方式没有体现选项的顺序，如果二)多选项分析基本操作将多选项问题分解成若干问题，并设置若干频数分析数据。为了实现第二步，应首先定义多选项选择变量集，即将多选项问题分解并设置成多个变量后，指定这些为一个集合。定义多选项变量集是为了今后多选项频数分析和多选4)为多选型变量集命名。系统会自动在该名字前加$。3)选择列联表的列变量并定义取值范围，或选择多选项变量集为列变量。4)选择列联表的控制变量并定义取值范围，或选择多选项变量集为控制变量。5)单击Option按钮选择列联表的输出内容和计算方法，出现如下图所示的窗口。其变量集的第二个变量与第二个变一)计算相关系数的基本操作4、在TestofSignificant框中选择输出相关系数检验的双尾(Two-Tailed)概率p值或单尾(One-Tailed)概率p值。选中则不输出星号标两变量间的线操作步骤：4、在TestofSignificance框中选择输出偏相关检验的双尾(Two-Tailed)概率p值或单位(One-Tailed)概率p值。一)线性回归分析的基本操作策略是解释变量不断进入回归方程的过程。首先，选择与被解释变量具有最高线性相关系数的变量进入方程，并进行回归方程的各种检验；然后在剩余的变量中寻找与解释变量偏相关系数最高且通过检验的变量进入回归方程，并对新建立的回归方程进行各种检验的变量进入回归方程，并对新建立的回归方程进行各种检验；这个过程一直重复，直到再也没有可进入方程的变量为止。第二、向后筛选策略。向后筛选策略是变量不断剔除出回归方程的过程。首先，所有变量全部引入回归方程，并对回归方程进行各种检验；然后，在回归系数显著性检验不显著的一个或多个变量中，提出t检验值最小的变量，并重新建立回归方程和进行各种检验；如果新建回归方程中所有变量的回归系数检验都显著，则回归方程建立结束。否则按照上述方法再依次剔除最不显著的变量，直到再也没有可剔除的变量为止。选策略的基础上，结合向后筛选策略，在每个变量进入方程后再次判断是否存在应该剔再剔除不显著5、第三和第四步中确定的解释变量及变量筛选策略可放置在不同的快(Block)同的块中。SPSS将首先在当前块(默认为1)中按照指定的筛选策略选解释变量，并在可见，第四步中的析。二)线性回归分析的其他操作 (偏回归系数)、回归系数标准误差、标准化回归系数、回归系数显著性检验的t统计量和概率p值，各解释变量的容忍度(判断是否存在共线性)。多元回归分析中在个解释变量量纲不一致时(即有的显示绝对数，有的是相对数例如百分比)，如果希望比较值的变化量(偏F统计量)。0表示多重共线性越强；越接近于1表示多重共线性越