（1）一般对于分析项的自变量个数没有要求，但是一般建议不要一次性放入太多，过多容易引起多重共线性，如果需要对哑变量进行处理，需要在SPSSAU“数据处理”中的“生成变量”，可以查看：SPSSAU哑变量帮助手册：（2）正态性检验 SPSSAU提供多种正态性检验的方法，例如：“通用方法”中的“正态性检验”；“可视化”...
1)研究者可使用SPSSAU频数分析功能进行查看因变量Y的选项个数情况; 2)如果选项个数过多需要进行合并处理等,可使用SPSSAU【数据处理->数据编码】功能操作。 (2)参照项或参考项设置问题? 进行多分类Logit时, SPSSAU默认以第一项【即数字最小的那项】作为参考项。如果需要进行改变,可使用【数据处理->数据编码】功...
(1)一般对于分析项的自变量个数没有要求,但是一般建议不要一次性放入太多,过多容易引起多重共线性,如果需要对哑变量进行处理,需要在SPSSAU“数据处理”中的“生成变量”,可以查看:SPSSAU哑变量帮助手册: (2)正态性检验 SPSSAU提供多种正态性检验的方法,例如:“通用方法”中的“正态性检验”;“可视化”中的“直...
回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线性回归，又称作简单线性回归；自变量为2个及以上时，称为多元线性回归。例如：研究吸烟、喝酒、久坐对高血压患病的影响关系等。SPSSAU操作 SPSSAU左侧仪表盘“通用方法”→“线性回归”；线性回归的一般步骤...
(1)登录账号后进入SPSSAU页面,点击右上角“上传数据”,将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。 (2)拖拽分析项 在“进阶方法”模块中选择“二元Logit”方法,将Y定类变量放于上方分析框内,X定类/定量变量放于下方分析框内,点击“开始分析”即可。
首先将定类数据做哑变量处理，SPSSAU要求Logistic回归Y值只可为1和0，不能取其他数字。所以在正式分析前，还要处理下Y值。操作示意图如下：②二元Logistic回归分析 将全部分析项（设成哑变量的要少放一项）放入分析框内，点击开始二元Logit回归。使用路径：SPSSAU → 进阶方法 → 二元Logit （3）结果分析 SPSSAU共...
在【线性回归】分析时,SPSSAU会智能判断共线性问题并且提供解决建议。 结果中可以看出,变量的VIF值均小于5,所以此案例不存在多重共线性的问题。 但是如果存在多重共线问题,建议三种解决方法一是使用逐步回归分析(让模型自动剔除掉共线性过高项);二是使用岭回归分析(使用数学方法解决共线性问题),三是进行相关分析,...
研究高管信息以及企业规模资产对于研发投入的影响,其中高管信息包括,高管研究平均年龄、高管平均任期(天)、高管平均学历以及高管团队人数,具体的名词解释请参考下方表格,此案例主要利用SPSSAU回归分析高管信息以及企业规模资产对于研发投入的影响。并对结果进行解释,首先将搜集的数据进行处理。 数据处理 1.减少异方差 将数...
首先进行总体显著性检验，是使用F检验进行的，可以判断多元线性回归方程是否成立。SPSSAU多元线性回归分析F检验输出结果如下：从上表可以看出，统计量F=4009.94，对应的p值小于0.05，所以多元线性回归通过总体显著性检验，回归模型是有意义的，说明至少有1个X会对因变量Y产生影响。接下来查看每个自变量对因变量影响的...