spss多元方差分析的操作方法和结果分析，？多元方差分析就是有多个因变量的分析，但是这几个因变量并不是没有关系的，他们应该属于同一种质的不同的形式，比如一个问卷的几。
如何看SPSS中的特征值与解释方差 Total Variance ExplainedInitial Eigenvalues Extraction Sums of Squared LoadingsTotal%of V.C.%Total%of V.C.%1 2.262 75.409 75.409 2.262 75.409 75.4092.719 23.953 99.3623.019.638 100.000就上面这个表格来说，Initial Eigenvalues就是特征值，%of V.就是解释方差，从表中可以看出，1 的%of V.为75.409，说明第一公因子解释了75.409%的变异，其特征根为2.262.2的特征根为0.719，其方差贡献率（%of V.）为23.953%，1.2的累计贡献率为75.409%23.953%99.362%。
spss的单因素方差分析t值怎么看 要看数据是否有问题，不能单看F值，如果你的F值很大，P值很小，而T值很小，或者系数的符号不符合经济常识，这就说明数据有可能有多重共线性的问题。这个时候最小二乘法回归是无效的。
