spss三个维度的图表怎么做

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/01 05:51:27
spss三个维度的图表怎么做
在做SPSS分析,想测试一个维度对于总体的影响,做单因素anova检验

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是:输入数据----analyze--compare means----on

用SPSS做因子分析,在做信度检验(a值)的时侯,是按假设的维度,每个维度下的数据做信度分析,还是所有的数据一块做信度检

每个维度下的数据算出的是各维度的内部一致性信度,所有数据放在一起算出的是整份问卷的内部一致性信度.一般情况这两个都是要算的,报告时就是各维度信度系数和整份问卷的系数.如果各维度的系数不是很高的话,也可

在SPSS中怎么把相关题目的得分相加得出各维度的得分

嗯,在菜单栏点击转换(transform)——计算(compute)里面就可以了

请教三个自变量 一个因变量相关散点图用spss怎么做

将你和结果的模拟y与真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的

我做了个兴趣水平量表,打算用SPSS做因子分析,量表分5个维度,这5个维度的α系数如何测算,

你说的是一致性系数吧?scale里面就有的,我记得是analysis下拉菜单里.

这张SPSS单因素方差分析图表怎么做的,用的什么方法?自变量是年龄,因变量是满意度的6个维度?

统计后自己做表不就完了吗?哪儿有软件能直接生成这样的结果,晕

有没有人知道spss怎么做探索性因素分析,我已经设计了28道题,大致归了5个维度

可以帮忙解决SPSS探索性因素分析,信度效度分析方面的问题.欢迎点击我的百度名字查看我的个人联系信息.

用SPSS做因子分析,得出的维度跟自己预设的维度不一样,且原来在不同维度中的变量被分到同一个新维度中.

没有解决的方法spss因子分析是根据你的数据本身的特点进行分析得出的,从数据上来说它是准确的方法但是有可能它与实际的预设会存在不一致的情况要么就分析下通过因子分析得出的维度,从而找到意义所在要么就重新

教学目标的三个维度包括什么

知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观

用spss做心理学统计分析,有关问卷维度计算的问题

1看量表的计分标准了,一般而言,可以算平均值;2如果两个量表是当成一个量表使用,需先进行探索性因素分析,看结构是否合理,然后进行验证性因素分析(用LISREL或AMOS进行模型验证),如果结构与理论构

想做某一个变量分别与其他三个因素的相关性分析,请问在SPSS中怎么做?

Analyza->Correlate->Bivariate,把4个变量都右边放入变量框,结果你只看第一变量那一行或那一列就行.

用spss做相关性分析,有六个维度,每个维度下面平均四个问题,

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

spss怎么做回归分析的?

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

说谁能帮忙用spss做一下统计分析的,需要表格或图表,急,

愿意帮你,数据和要求发到邮箱:hbdxlyl@163.com

烦请大神帮我看看这个图表的数据怎么分析啊?这是spss生成的图表

你这个应该是在回归的时候采用了逐步回归的方法进行的分析结果.从模型1-6是逐步递进的,模型1是将全部自变量纳入后进行的回归结果,模型2-模型6是逐步在前一步的基础上删除某个自变量后的结果,由于采用逐步

SPSS因子分析在做企业文化的研究,原有外国量表已经分成7维度.但用SPSS探索性因子分析后,只有6个维度,每个维度大约

探索性因子分析应该在一开始的时候就做做了之后再做修改,重做我替别人做这类的数据分析蛮多的

SPSS满意度分析,16个题,三个题一个维度,16题是总体满意度,怎么进行回归分析?

三个题做成一个维度;最简单就是平均分呗.因子分析一般都采用主成分分析.再问:哇,可以用平均值么???直接用平均值就搞定了??再答:你也可以用因子分析;然后可以输出公因子分值。然后再回归。

SPSS计算出维度之后的相关分析,

思维度计算方法:Data->Compute->填写TargetVariable(指的是目标值,这里是通过计算得到四个维度的值,然后存在一个变量里,这个变量的变量名就是TargetVariable,一般

用SPSS做的因子分析提取的成分和一开始预设的维度不一样,多了一个维度出来,归类也不同了怎么解决

和预先设计的不一样,这个情况再正常不过了我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那如何继续处理呢?