在SPSS中，如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析？

1. 在SPSS中，如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析？

分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下：
分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：
第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。
第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。 
第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。
SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）

扩展资料:
数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。
数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。
一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A’，‘B’，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。
在计算机中可识别的字符，一般都对应有一个ASCII码，ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变，对应的字符也会改变。所以，非数值型的数据，本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯，方便程序的编写，计算机高级语言，划分了数据的类型：
数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。
非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。
参考资料来源：百度百科:数值型变量

2. 一般在spss里面分析目的地选择因素谁影响最大用什么方法

用spss分析几个因素对某一因素的影响的方法：整理数据，再定义变量，分析，因为你要分析农民收入和其他因素之间的关系，所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。还有像statistics等这些功能项，作为默认就行。 解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，要看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。扩展资料：SPSS的相关要求规定：1、SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。2、SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的【摘要】
一般在spss里面分析目的地选择因素谁影响最大用什么方法【提问】
好的【提问】
用spss分析几个因素对某一因素的影响的方法：整理数据，再定义变量，分析，因为你要分析农民收入和其他因素之间的关系，所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。还有像statistics等这些功能项，作为默认就行。 解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，要看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。扩展资料：SPSS的相关要求规定：1、SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。2、SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的【回答】
不是【提问】
假设我的题目是目的地选择决策行为影响因素研究然后根据这个题目我设置了问卷例如有旅游目的地服务水平 目的地安全这样我用什么方法【提问】
spss判断因素影响程度【提问】
分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下：分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）【回答】

3. spss的多因素方差分析中，怎么判断一个因

spss的多因素方差分析中,怎么判断一个因素是否为协变量?
多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响.而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素.
举个例子说,用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语,另外还知道这40名学生的英语入学成绩,当分析有哪些因素影响到学生的英语考试成绩时,这个入学成绩就是协变量.
问题的前提不对,应该是协方差分析.
追答：
直接判断，spss软件只能进行数据分析。这是在数据分析之前的。
追问：
那是直接判断呢，还是可以运用SPSS软件来判断？

4. spss的多因素方差分析中，怎么判断一个因

spss的多因素方差分析中,怎么判断一个因素是否为协变量?
多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响.而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素.举个例子说,用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语,另外还知道这40名学生的英语入学成绩,当分析有哪些因素影响到学生的英语考试成绩时,这个入学成绩就是协变量.问题的前提不对,应该是协方差分析.
追答：
直接判断，spss软件只能进行数据分析。这是在数据分析之前的。
追问：
那是直接判断呢，还是可以运用SPSS软件来判断？

5. 怎么用spss分析两个因素同时对一个维度的影响？

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。
2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。
3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。
4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。
估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

6. 用spss分析几个因素对某一因素的影响，用什么研究方法。

用spss分析几个因素对某一因素的影响的方法：
整理数据，再定义变量，分析，因为你要分析农民收入和其他因素之间的关系，所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。
还有像statistics等这些功能项，作为默认就行。 解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，要看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。

扩展资料：
SPSS的相关要求规定：
1、SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
2、SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
3、SPSS作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
参考资料来源：百度百科-spss

7. SPSS统计分析得出某个问题影响因素的原理是什么？

看你表达的真是吃力。
你说的原理应该是最初最原始要发现这些影响因素时的一种实验设计的方法，即一个是空白组，没有影响因素的组，另一个是实验组，也就是添加有影响因素的组，通过两组结果对比是可以发现是不是添加的影响因素有作用。

但如果是问卷设计，那一般设计的问题上大多通过一些二手资料等确定出了一些影响因素，而且也大致上存在着影响，但不是根据得分是否超过3来判断影响。
而是通过回归分析，通过拟合的方程拟合度及回归系数直接来判断即可
如果拟合度高，一般可以说明 你设置的这些因素具有影响作用，然后每个因素的回归系数可以用来初步作为影响程度大小的判断，不过得是标准化的回归系数。

8. spss因素分析是因子分析么