spss中定类变量对定序变量怎么进行相关分析？ 一般定类数据2113和定序数据间的相关5261用二列相关或者列联相关，二4102列相关1653用于二分数据，列联相关不限于二分数据。二列相关可以直接用积差相关的操作来完成，其实一般的各种相关作为积差相关的特列，其实公式和积差相关的是等价的，也就是无论是定序还是二分变量与连续变量的相关，都可以用积差相关的操作做，结果一样的。列联相关的公式：如果是定类数据之间，可以用phi系数、四格相关等席皮尔曼相关系数为0.389*，代表这个相关系数是0.389，*代表该系数在0.01水平显著（*是0.05水平，*是0.001水平），sig是具体的显著性水平。
excel中还有类似于CORREL函数的其他关于“相关性”的函数么？CORREL可以有效的计算出两组“定序”数据间的相关性，也就是r系数.可是对于非定序变量之间的相关性，比如定类变量，他们之间的相关性应该用excel中的哪个函数来表示呢？另外pearson函数和correl函数在统计上有什么不同，能否简单列两组数据说明他们的不同性.因为我在我的几组数据中实在没发现他们的结果有任何的不一致.
SPSS中定类、定序、定距变量间各用什么相关系数来算？ 一列为连续正态数据，另一列为多分类的数据，用一种叫多系列相关的方法，见王孝玲《教育统计学》手算。印象中SPSS不可以做这种分析，用Lisrel可以。用Excel编写公式。一列为等级数据，一列为连续数据。如果要求相关系数，请用斯皮尔曼等级相关。如果把等级数据当类别（如果种类不多的话），可以对连续数据进行单因素方差分析。扩展资料：其中，Cov(X，Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。典型相关系数：是先对原来各组变636f7079e79fa5e9819331333431366238量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1，A2，.，A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与。
spss中，控制变量设置哑变量后，投入模型，关于回归系数的问题 上述表格中，第一个是以ordinal data格式纳入，所以是一行 下面一个表格是以dummy variable纳入，所以是多行 我替别人做这类的数据分析蛮多的 回归系数 regression 。
spss中定序变量和定距变量之间用什么作分析？ 一列为等级数据，一列为连续数据如果要求相关系数，请用斯皮尔曼等级相关。如果把等级数据当类别（如果种类不多的话），可以对连续数据进行单因素方差分析
pearson相关系数和spearman相关系数的区别 区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。拓展知识：pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的，比如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。两次考试的排名数据适用于spearman相关。spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。在 统计学中，以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。如果数据中没有重复值，并且当两个变量完全。
spss中定序变量和定距变量之间如何进行相关分析？ 一列为连续正态数据，另一列为多分类的数据，用一种叫多系列相关的方法，见王孝玲《教育统计学》手算我印象中SPSS不可以做这种分析，用Lisrel可以建议用Excel编写公式
我想请教一下SPSS中的相关性分析问题，我是一个工科的学生，对此原理不太理解 如果分析一个变量受其他因素影响的大小，建议通过回归分析来完成，通过分析回归系数的大小来判断影响程度。如果通过相关性分析，可以根据变量的数据类型来选择不同的相关性。
spss怎样用多个自变量决定一个因变量？ 请问你要研究的是单个变量（A）对单个变量（B）的影响，还是多个变量与多个变量的关系。如果是简单的A对B的影响，可以用Pearson相关分析，具体操作可以参考：吴明隆.Spss统计应用实务[M].中国铁道出版社，2000，计算出两个变量的相关系数r以及决定系数r平方。如果研究多变量之间的关系，目前我了解的只有多变量与单一变量的关系，如自变量：A1，A2，A3，…An，因变量B，可以采用相关系数矩阵以及多元回归分析。相关分析要求所有变量均为连续变量（有关连续变量和定序变量、定类变量的问题如果不明白请自行知乎），多元回归分析，不同的变量类型对应了不同的回归方法，常用的是线性回归。具体操作可参考：何晓群，刘文卿.应用回归分析-第2版[M].中国人民大学出版社，2007.
统计软件spss中三种变量类型如何界定？ 分类统计来解决此问题。1．首先，打开SPSS软件，在“变bai量视图”窗口中自定义一组变量数据。例如，性别和年级，设置相关选项。2．返回du“数据视图”窗口，随机输入一组数据，男女性zhi别交错输入。3．单击顶部工具栏中的“Data”—“SplitFile”。4．在弹出的窗口中，选择“Organizeoutputbygroups”，通过箭头按钮将“gender”和“achievement”从左边的dao框中拖到右边的框中。5．选择“Sortthefilebygroupingvariables”（根据分组变量排序版本），点击“回ok”。6．回到dataview窗口，我们可以看到，之前杂乱的数据被有序地分为两答组权重数据，“男”和“女”，结果被从低到高排序。
