在SPSS中,一个问题有四个组别时应该用什么分析方法

分析性别对变量的影响采用方差分析或者卡方分析来做就好了不需要因子分析再问：知道了！谢谢！能再展开讲一下吗？再答：如果你的变量类型是连续型变量那就用方差分析来分析性别差异如果你的变量类型是分类变量那就用

排秩的意思就是“求名次”.是通过SPSS工具条中的“转换”----“个案排秩”实现的.在“个案排秩”的对话框里需要勾选,将秩1指定给最大值还是最小值.从你的表中数据来看,你把秩1指定给了最小值.因为分

加总或求平均,加总适合各个维度题目数相同时,维度题目数不同就求平均吧!再问：是先把各个维度下的题目求平均得到各维度的值，再把维度的值求平均得到变量的值吗？经过这样的处理后再倒入SPSS进行信效度分析及

跟多重共线性没关系,做因子分析本身就是为了处理多重共线性的这个有可能是你的数据质量有问题,也有可能是指标选择有问题如果上面两个都没问题,那只能说明你所有的这些指标就只能提取出一个公共因子来

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

你这里不是要做相关分析,可能你要做回归分析吧你首先得把相关分析和回归分析的概念弄清楚我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：我做了3因素重复测量方差分析，然后选择影响显著的因素进行了多元回归分析，然后老师

可以利用excel来画图的excel2007的图形十分的漂亮更加人性化

一份调查总共有x张问卷分给x人每道题目有4个答案A,B,C,D问题答A得分a问题答B得分b问题答C得分c问题答D得分d恰有有p人答Aq人答Br人答Ct人答D那么这个问题的平均分值=（ap+bq+cr+

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

Transform–compute,生成一个新变量,将12个问题相加再问：谢谢，那我想知道成绩和各问题之间的问题，是用相关性研究么?用相关性研究的话，Pearson和kendall'tau-b,spe

设这列数的第一个数是a,那么第二第三第四个数依次为：a+7；a+14；a+21,所以四个数的和就是a+（a+7）+（a+14）+（a+21）=50,解得a=2,所以四个数是2,9,16,23

你自己需要先假设这三个指标之间有什么内部作用机制,是想了解他们之间的相关性,还是想了解他们之间某些之间存在的因果关系.必须先确定你假设的内部作用机制,之后才能选择什么方法

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

我估计你的意思是想用compute命令,把三个变量进行计算得到一个综合变量吧?点击：transform点击：computervariables然后就出现了对话框,左边输入新变量的名字（随便取,不好和已

不用先做效度,然后做个维度的相关就行了直接相加算总分是最简单的再问：我就是想做维度相关性呢，比如说我做第一个维度跟第二个维度的相关性吧，第一个维度里面有7个问题，第二个维度里面有4个问题，难道要做这7

多选的题目,在spss中拆开来定义,例如,定义变量A5为第五题（多选）,假设,在样本中最多有选3个选项的,那么在spss中,当对A5的结构定义时,就设置成A5-1A5-2A5-3三个变量,分别对他们把

首先你要认识到,一般来说SPSS里头每一行是代表一个调查对象的所有回答.以这种方法去考虑就需要每个题都设置一个变量,按123编制选项.最后通过SPSS的统计功能生成表格后再转到EXCEL中.另外还有一

阴阳上去四声中国人都没问题.至于你受方言影响可能发生的问题,我觉得只能你自行解决了.

±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差

这个很简单啦,曾经写的一篇图文教程可以帮助你,jingyan.baidu.com/article/200957617e5e1fcb0721b4a5.html赶紧给我加分吧