为什么用SPSS进行回归时变量的系数会少一个?

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

因变量是一个连续变量,但自变量分别是两个顺序变量,请问这样可以做回归分析做回归分析的变量必须要求是连续的但也有社会学方面的学者做这样的回归但这再问：谢谢您，我也看到这个信息了，但还是没有找到适用的资料

纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的

这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问：模型已经有了，是个多元双曲模型，a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4，

楼上有位仁兄说的对,用analyse--regression--nonlinearregression做非线形回归.把你所需要的方程连同系数全部输入到指定的对话框中,我总结是这样的：1.打开SPSS2

亲,你说清楚点,什么叫每个变量都是矩阵形式,是说一时间为维度吗?用spss是可以做回归的,包括一元和多元回归.

x1,x2...x5是5个自变量,1个y因变量.系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956E-6,sig.也即P值=1>0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,P=0.00

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值（A/B/C/D）,这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用

这是为了检验回归方程有没有统计学意义,比如你建立了一个回归方程,对方程进行检验时,p大于0.05,这时候这个回归方程没有统计学意义.统计学意义不等同于现实意义.我举个例子,在某一度假村,把蚂蚁的数量与

不太明白你的意思,如果想知道多个因子的相关性,那可以先做相关性分析.SPSS中回归的自变量都是自己加入的,做了相关性分析,在回归时只对相关性大的因子做回归.如果是筛选因子的话建议用逐步线性回归,会自动

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

先做散点图吧,数据太少了.散点图很简单,你应该会吧.散点呈嗦形才能进行回归分析.回归分析的具体步骤见图只是回归系数不显著,sig>0.05,拟合度R=0.65还可以.最后回归方程为Y=0.01x

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

肯定不行啊没有意义哦再问：就只是变量的sig值太大，别的都没问题吗？？再答：sig值太大，别的就不用看了啊没有用了

你参考我的另一个回答就可以了：http://zhidao.baidu.com/question/255879763.html

你选择的因变量是不是只用一个值,要么都是1,要么都是0,你检查下

如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的.不过一般做回归,首先要考虑的是线性

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会