1樓：呂秀才
名義變數 無法進行因子分析、回歸分析這些。。。只能進行一些頻數統計、卡方分析、對應分析等
現在沒有辦法的，這個要求在一開始做前期問卷設計時就要考慮到後續要用的分析方法對資料的需求。
要做因子分析、回歸這些，問卷題目必須是程度量化型別的，裡克特量表式，比如每天外出的頻率，選項從非常頻繁到非常不頻繁；抽菸的頻率，選項從非常頻繁到非常不頻繁。。這種型別的才可以
2樓：荔菲騫澤
重新整理資料進行分析
用spss怎樣處理幾組資料的相關性和回歸性分析
3樓：匿名使用者
你的問題不太明確。一般來說，個人常用的方法有兩種（前提是每個題的選項都是一致，如都為測量態度的五級，從非常不同意到非常同意）：
累加形成新變數。可將一組同性質的題目每題的選項分別按照非常不同意=1，比較不同意=2，一般=3，比較同意=4，非常同意=5賦值，若有三個題目，那麼將之累加形成乙個[3,15]的新變數。這種方法主觀色彩較濃，建議還要做信度分析。
因子分析。將一系列這類題目進行因子分析，降維後形成幾個公共因子，每個公共因子代表乙個新的變數。這種方法較第一種更客觀。
4樓：匿名使用者
可以做相關性分析，和回歸分析，具體要看資料型別
求助多個因變數和多個自變數之間如何用spss做相關性分析，通過問卷調
5樓：匿名使用者
用spss可以做乙個相關矩陣
還可以做多變數與多變數的典型相關，不過這個分析好像已經過時了還可以做回歸分析，不過一次只能做乙個自變數最好還是用其他軟體做結構模型了，用結構方程來做，spss應該做不了的，可以用amos, lisrel,mplus等等
6樓：year醫海無邊
自變數相關係數過高（大於0.9或者0.8）的話的確應該引起注意,很可能存在多重共線性,你可以利用回歸分析裡面提供的共線性診斷來印證一下.
對於多重共線性,很多人會採取中心化的方式,說那樣可以減輕多重共線性,就是把每列自變數減去各自的均值,這個方法最常見不過實際操作中感覺沒很大用,你可以自己試試.類似的,還有一些資料變換方法如對數變換之類的,也有人用.
再乙個就是可以增大樣本量,因為有的研究者指出樣本量小是造成多重共線性的原因之一
還有就是可以試試刪除一些極端值、異常值再看看,這個方法就不是那麼對症下藥,但也是對資料進行了整理,可以試試.
7樓：匿名使用者
結構方程模型等等都可以
怎樣用spss求乙個名義變數和等距變數的相關，以及等距變數對名義變數的回歸 10
8樓：stop華崽
相關採用spearman相關，在spss相關子選單中；回歸就不要了，沒有意義。
9樓：匿名使用者
什麼叫做自己xy的回歸？什麼意思
問卷中未出現因變數,只有各個自變數,怎麼用spss進行相關分析和回歸分析
10樓：豆包子
設計問卷需要根據自變數 因變數中各個概念的理論意義來設計問題 。所以說你的問卷設計有問題，不要把其他成熟問卷直接搬來使用，除非你和別人研究的東西一樣。要根據自己的研究目的、方法進行補充修改，再做信效度分析後才能使用。
如何用spss軟體把調查問卷中乙個維度的多個問題合成乙個變數,然後進行相關分析？求大神幫幫忙。
11樓：我姓趙嘿嘿
你需要先把20個問題的資料全部輸進去，然後通過：資料→計算變數，計算每個緯度的得分。最後就可以用計算得到的四個緯度進行相關分析。
如何用spss軟體把調查問卷中乙個維度的多個問題合成乙個變數,然後進行相關分析?求各位大神幫幫忙。
12樓：豬豬最愛牛牛
不用管維度，把不同的人，對變數下的同乙個問題的得分，做平均，就代表這個變數了，別的變數也一樣，然後平均出來的兩個或者多個變數做相關性分析，就行了
13樓：匿名使用者
能把具體步驟說詳細點嗎
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