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  • 2021-01-12 00:48:50

    多个自变量多个因变量用SPSS如何分析?

    提问:

    我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2……Bn这些因变量,都有数值,要分析A对B的影响,该怎么办?

    实在不能直接分析能不能用简单相加的方法,就是把一个问卷的A1到An加起来,B1到Bn加起来,然后再把所有问卷放在一起分析,这样可不可以?

    如果用因子分析提取主成分的话,就只能把收集来的所有问卷的A1提取一个主成分,所有问卷的A2提取一个主成分以此类推,可是我想要的是一个问卷中的A1到An提取一个主成分,

    如果不能的话能不能简单相加啊……

    精彩回答:

    可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析(当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析).最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.

    因子分析的步骤:菜单栏”分析”——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.

    方差分析的步骤:分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量”框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.

    回归分析:分析——回归.选择线性或曲线模型.

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  • 协方差分析解决的问题:多个变量(包括离散变量和连续变量)对一个变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以“控制”(控制变量)。协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素影响,从而准确的...

    协方差分析解决的问题:多个自变量(包括离散变量和连续变量)对一个因变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以“控制”(控制变量)。

    协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响,从而准确的获得处理因素的影响。

    协方差分析的条件:除了满足一般的方差分析条件外,还需要满足“平行性检验”。

    协方差分析是回归分析和方差分析的结合。

    分析步骤包括两个部分:

    第一部分:平行性检验

    自变量与协变量的交互作用:P>0.05,满足平行性检验,满足协方差分析的条件;P≤0.05,不满足平行性检验,不满足协方差分析的条件。

    第二部分:协方差分析

    案例:

    运动干预对高血压人群的治疗效果研究

    实验设计(简化版):选取54名高血压人群,随机分为3组,分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压,差值形成变量“血压下降”。已经统计检验过,实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义。

    统计分析思路说明:考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响,而年龄又是连续变量,因此把“年龄”作为“协变量”。在研究运动干预对血压影响的同时,排除协变量“年龄”的影响,使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的。

    自变量:锻炼项目

    协变量:年龄

    因变量:血压下降。

    1部分数据图1

    2平行性检验

    这是协方差分析的一个重要条件。意思是:各组的协变量与因变量存在线性回归关系且斜率基本相同。也就是回归直线近似平行。

    可以先做一个散点图,初步探索平行性。图2 散点图

    根据图2,三条回归直线近似平行,可以尝试采用协方差分析。

    SPSS步骤:

    1)分析-一般线性模型-单变量图3

    2)“血压下降”为“因变量”;“组别”为“固定因子”;“年龄”为“协变量”。图4

    3)点击“模型”。图5

    4)点击“定制”,然后把因子与协变量的主效应和交互作用都选到“模型”列表(默认是没有交互作用的)。点击“继续”。

    5)返回“图4”后,点“确定”。下面是结果。图6

    组别与年龄的交互作用,P=0.770>0.05,说明交互作用不显著。也就是满足平行性检验。

    因为交互作用不显著,可以精简模型。把交互作用剔除,再做协方差分析。

    3协方差分析

    1)图4状态点击“模型”,把“组别”和“年龄”的交互作用取消。点击“继续”。图7

    2)回到图4后,点击“选项”,如下图勾选。点击“继续”,返回后,点击“确定”查看结果。图8

    4 SPSS结果

    1)方差齐性检验结果图9

    P=0.462>0.05,方差齐性。满足了协方差分析的另一个条件。

    2)方差分析表图10

    组别P=0.019<0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果不同。

    年龄P=0.000<0.05,说明年龄的确对血压下降程度产生了影响。排除这部分影响后,使运动干预对血压的影响结果更加准确。图11

    结合图11均值可知。结果:降压效果由高到低依次为HIIT、持续有氧、核心训练。(当然,如果结合后面的成对比较统计结果进一步做出判断会更加合适,篇幅原因,不再展开。)

    5请一定要往下看

    如果不考虑“年龄”这个协变量对因变量(血压下降)的影响,结果会怎样?

    1)“组别”为“固定因子”;“血压下降”为“因变量”。其他全默认。直接点击“确定”。图12

    2)方差分析表图13

    组别P=0.133>0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果相同。

    由此可见,不考虑协变量“年龄”时得出了与前面完全相反的结果。

    这提示我们:科学研究中选择准确统计方法的重要性,方法一旦选错,我们将无法追求科学真理。

    关注哔哩哔哩:科研与统计,了解更多相关知识、信息。

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  • 协方差分析解决的问题:多个变量(包括离散变量和连续变量)对一个变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以'控制'(控制变量)。协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素影响,从而准确的获得...

    协方差分析解决的问题:多个自变量(包括离散变量和连续变量)对一个因变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以'控制'(控制变量)。

    协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响,从而准确的获得处理因素的影响。

    协方差分析的条件:除了满足一般的方差分析条件外,还需要满足'平行性检验'。

    协方差分析是回归分析和方差分析的结合。

    分析步骤包括两个部分:

    第一部分:平行性检验

    自变量与协变量的交互作用:P>0.05,满足平行性检验,满足协方差分析的条件;P≤0.05,不满足平行性检验,不满足协方差分析的条件。

    第二部分:协方差分析

    案例:

    运动干预对高血压人群的治疗效果研究

    实验设计(简化版):选取54名高血压人群,随机分为3组,分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压,差值形成变量'血压下降'。已经统计检验过,实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义。

    统计分析思路说明:考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响,而年龄又是连续变量,因此把'年龄'作为'协变量'。在研究运动干预对血压影响的同时,排除协变量'年龄'的影响,使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的。

    自变量:锻炼项目

    协变量:年龄

    因变量:血压下降。

    1 部分数据

    图1

    2 平行性检验

    这是协方差分析的一个重要条件。意思是:各组的协变量与因变量存在线性回归关系且斜率基本相同。也就是回归直线近似平行。

    可以先做一个散点图,初步探索平行性。

    图2 散点图

    根据图2,三条回归直线近似平行,可以尝试采用协方差分析。

    SPSS步骤:

    1)分析-一般线性模型-单变量

    图3

    2)'血压下降'为'因变量';'组别'为'固定因子';'年龄'为'协变量'。

    图4

    3)点击'模型'。

    图5

    4)点击'定制',然后把因子与协变量的主效应和交互作用都选到'模型'列表(默认是没有交互作用的)。点击'继续'。

    5)返回'图4'后,点'确定'。下面是结果。

    图6

    组别与年龄的交互作用,P=0.770>0.05,说明交互作用不显著。也就是满足平行性检验。

    因为交互作用不显著,可以精简模型。把交互作用剔除,再做协方差分析。

    3 协方差分析

    1)图4状态点击'模型',把'组别'和'年龄'的交互作用取消。点击'继续'。

    图7

    2)回到图4后,点击'选项',如下图勾选。点击'继续',返回后,点击'确定'查看结果。

    图8

    4 SPSS结果

    1)方差齐性检验结果

    图 9

    P=0.462>0.05,方差齐性。满足了协方差分析的另一个条件。

    2)方差分析表

    图10

    组别P=0.019<0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果不同。

    年龄P=0.000<0.05,说明年龄的确对血压下降程度产生了影响。排除这部分影响后,使运动干预对血压的影响结果更加准确。

    图11

    结合图11均值可知。结果:降压效果由高到低依次为HIIT、持续有氧、核心训练。(当然,如果结合后面的成对比较统计结果进一步做出判断会更加合适,篇幅原因,不再展开。)

    5 请一定要往下看

    如果不考虑'年龄'这个协变量对因变量(血压下降)的影响,结果会怎样?

    1)'组别'为'固定因子';'血压下降'为'因变量'。其他全默认。直接点击'确定'。

    图12

    2)方差分析表

    图13

    组别P=0.133>0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果相同。

    由此可见,不考虑协变量'年龄'时得出了与前面完全相反的结果。

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  • 目录:前言偏相关或复相关意义与用途分析方法:1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验2、 复相关分析3、 决定系数 (RMSE的介绍)小结、前言:继上篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3或者...

    目录:前言

    偏相关或复相关

    意义与用途

    分析方法:

    1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验

    2、 复相关分析

    3、 决定系数

    equation?tex=R%5E2 (RMSE的介绍)

    小结

    一、前言:

    继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。

    没读过上篇文章请先仔细阅读再过来,因为多变量本质上是基于双变量的TzeSing Kong:相关性分析(两变量)​zhuanlan.zhihu.comv2-e69227d959b35b12f69b363c678df786_180x120.jpg

    二、偏相关或复相关

    简单相关:研究两变量之间的关系

    偏相关或复相关:研究三个或者以上变量与的关系

    在这里仍然是选择最简单的线性相关来解释:

    三、意义与用途:

    有些情况下,我们只想了解两个变量之间是否有线性相关关系,并不想拟合建立它们的回归模型,也不需要区分自变量和因变量,这时可用相关性分析。

    四、分析方法:

    1、样本相关阵

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_n+ 来自正态总体

    equation?tex=N_p%28%5Cmu%2C%5Csigma%5E2%29 容量为

    equation?tex=n 的样本,其中每个样本

    equation?tex=x

    equation?tex=p 个观测

    分别计算两两样本之间的简单相关系数

    equation?tex=r_%7Bij%7D+ ,它们构成的矩阵就是:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+r_%7B11%7D+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+r_%7B22%7D+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%26r_%7Bpp%7D+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad

    由于每个变量跟自己的相关系数就是

    equation?tex=1 ,即:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+1+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+1+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%261+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad%3D%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D

    其中,

    equation?tex=%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D 就是两个变量的简单相关系数。

    equation?tex=r_%7Bij%7D%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%28y-%5Cbar%7By%7D%29%7D%7D%7B%5Csqrt%7B%5Csum%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%5E2%5Csum%7B%28y-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7D%7D

    例子:v2-c3cd33fcac270371c6d3c9d40a62f918_720w.jpg

    > X <- read.table("clipboard", header = T)

    > cor(X) # 相关系数矩阵

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.0000000 0.9871498 0.9994718 0.9912053 0.6956619

    x1 0.9871498 1.0000000 0.9907018 0.9867664 0.7818066

    x2 0.9994718 0.9907018 1.0000000 0.9917094 0.7154297

    x3 0.9912053 0.9867664 0.9917094 1.0000000 0.7073820

    x4 0.6956619 0.7818066 0.7154297 0.7073820 1.0000000

    再看看矩阵散点图:

    > pairs(X, ...) # 多元数据散点图v2-61a5c0634204d0715edf11647f97174b_720w.jpg

    相关系数检验:

    > install.package('psych') # 先安装一个'psych'的包

    > library(psych)

    > corr.test(X)

    Call:corr.test(x = yX)

    Correlation matrix

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.00 0.99 1.00 0.99 0.70

    x1 0.99 1.00 0.99 0.99 0.78

    x2 1.00 0.99 1.00 0.99 0.72

    x3 0.99 0.99 0.99 1.00 0.71

    x4 0.70 0.78 0.72 0.71 1.00

    Sample Size

    [1] 31

    Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)

    y x1 x2 x3 x4

    y 0 0 0 0 0

    x1 0 0 0 0 0

    x2 0 0 0 0 0

    x3 0 0 0 0 0

    x4 0 0 0 0 0

    To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option

    上面矩阵是相关系数的

    equation?tex=t 值矩阵,下面矩阵是

    equation?tex=P 值矩阵

    可以看出

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2C+x_2%2C+x_3%2C+x_4 的关系都十分密切

    相关系数

    equation?tex=r%3E0.8 且置信度

    equation?tex=P%3C0.001

    2、复相关分析

    实际分析中,一个变量(

    equation?tex=y )往往要受到多种变量(

    equation?tex=x_1+...+x_4 )的综合影响,

    所谓复相关,就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系,

    度量复相关程度的指标是复相关系数

    多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算,只能通过间接测算

    复相关系数的计算:

    设因变量

    equation?tex=y ,自变量为

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p ,构造一个线性模型为:

    equation?tex=y%3Db_0%2Bb_1x_1%2C%2B...%2Bb_px_p%2B%5Cvarepsilon

    equation?tex=%5Chat%7By%7D+%3D+b_0%2Bb_1x_1%2B%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Bb_px_p

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 作相关分析,就是对

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 做简单相关分析

    记:equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 的复相关系数,

    equation?tex=r_%7By%C2%B7%5Chat%7By%7D%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 的简单相关系数

    equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D 的计算公式:

    equation?tex=R%3Dcorr%28y%2Cx_1%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p%29%3Dcorr%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%3D%5Cfrac%7Bcov%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%7D%7B%5Csqrt%7Bvar%28y%29var%28%5Chat%7By%7D%29%7D%7D

    复相关系数常用于多元线性回归分析中,我们希望知道因变量与一组自变量之间的相关程度,即复相关,复相关系数反映了一个变量与另一组变量的密切程度。

    假设检验:

    与多元回归的方差分析一样,所以我留在下篇文章阐述回归分析与方差分析的时候会继续详细说明

    综上:

    equation?tex=R%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%3D%5Cfrac%7BSSR%7D%7BSST%7D

    至于

    equation?tex=SSR

    equation?tex=SST 还有

    equation?tex=SSE 是什么?

    就由下篇文章阐述回归分析的时候会详细说明。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    3、决定系数

    equation?tex=R%5E2 (coefficient of determination)

    在复相关系数中,根号里面的比值

    equation?tex=%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    其实说明了回归平方和与总离差平方和的比值,反应了回归贡献的百分比

    把复相关系数两边平方一下就能得到决定系数

    equation?tex=R%5E2%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%3D1-%5Cfrac%7BSSE%7D%7BSST%7D%3D1-%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-y_i%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    决定系数用于评价多元回归方程、变量选择、曲线回归方程拟合的好坏程度中,常常用到。

    【注意】equation?tex=R%5E2 是相关性的度量,并不是准确性的度量!!!

    equation?tex=R%5E2 依赖于

    equation?tex=y 的波动程度(样本方差),这会使得我们看待模型的好坏有着巨大影响,例如,假设测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=4.2 ,如果一个模型的

    equation?tex=RMSE%3D1

    equation?tex=R%5E2 大致为

    equation?tex=76%5C%25 ,但是另一个测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=3 (分母小了,

    equation?tex=R%5E2 小了),

    equation?tex=R%5E2 则变为

    equation?tex=67%5C%25 。变成了模型好坏取决于测试集的波动程度,所以这个十分不靠谱

    不明白上面的话,可以再看一个例子,如果我们建立了一个模型预测广州房价,如果测试集中广州房屋售价的波动范围较大——方差较大(40万-几千万),因为方差大,所以很可能导致

    equation?tex=R%5E2 也比较大(假设

    equation?tex=80%5C%25 ),但

    equation?tex=RMSE 可能十万,这对于广州房价预测来说是一个很糟糕的预测范围。

    具体用法,留在回归分析中详细阐述。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    在 线性回归 中的 3.4 决定系数

    # 先建立多元线性回归模型

    > fm = lm(y~x1+x2+x3+x4,data = X)

    计算多元线性回归模型决定系数

    > R2 = summary(fm)$r.sq

    > R2

    [1] 0.9997162

    计算复相关系数

    > R = sqrt(R2)

    > R

    [1] 0.9998581

    【补】

    什么是RMSE?

    RMSE是回归问题的性能指标,衡量的是 预测值

    equation?tex=h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29 与 真实值

    equation?tex=y%5E%7B%28i%29%7D 间的差距

    是测量预测误差的标准差

    equation?tex=RMSE%28X%2Ch%29%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bm%7D%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5Em%28h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29-y%5E%7B%28i%29%7D%29%5E2%7D

    举例子:RMSE 等于 50000,根据【

    equation?tex=3%5Csigma 准则】意味着:

    大约 68% 的预测值位于真实值的 50000元(

    equation?tex=1%5Csigma )以内,

    大约 95% 的预测值位于真实值的 100000元 (

    equation?tex=2%5Csigma )以内,

    大约 99.7% 的预测值位于真实值的 150000元内 (

    equation?tex=3%5Csigma )以内

    五、小结:

    可以看出多变量相关分析跟回归分析的关系很密切,多变量相关分析能为回归分析服务,因为要具有相关性才有做线性回归拟合的价值

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  • 多元方差分析研究的是多个变量多个变量的相互关系,也被称为多变量分析。在《怎么使用SPSS的多元方差分析法》一文中,我们已经详细学习了IBM SPSS Statistics多元方差分析的设置方法。  本文将会重点介绍...
  • 傅伯杰院士发表nature文章关于黄河中游输沙变化影响因素...为了研究输沙量的相对变化率S的影响因素,引入了降水P,产水能力r(即径流/降水)和含沙量s (即年输沙量/径流)这三个因素对其贡献公式定义如下: 这样我...
  • 案例背景或目标:激素水平是否在对照组和实验组之间存在...基本思路:控制变量法,首先排除性别,年龄,萎缩程度,胃粘膜细胞肠化生程度的影响; 探索性数据分析:观察样本量,样本的分布,是否存在偏态分不等; ...
  • 涉及到一个河流的水污染分析,其中污染物较,同时自变量也较(气象因素含温度和天气、污染企业数量及其位置、生活污染等)。需要考虑用什么模型来建模呢? 另外,污染物的数值之间,用相关性分析,貌似还有...
  • 多因素方差分析,用于研究一个变量是否受到多个自变量(也称为因素)的影响,它检验多个因素取值水平的不同组合之间,因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用(主效应),也可以...
  • 转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记两概念:RR和OR二分类资料的logistic回归SPSS操作示例几需要注意的问题:样本量、哑变量、模型拟合效果和拟合优度检验、多重共线【1】两概念RR(Relative Risk)...
  • R多变量相关性分析及相关性可视化

    千次阅读 2021-07-12 08:43:26
    量化两个变量之间关系的种方法是使用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient),皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)是两个变量之间线性关联程度的的种度量。它的取值始终在-1和1之间...
  • 多变量线性相关分析 现实世界中的数据科学 (Data Science in the Real World) This article aims to present two ways of calculating non linear correlation between any number of discrete variables. The ...
  • 1.分析多变量对一个变量的显著性 在分析里找到,General linear model,然后选择Univariate, 分别把两个自变量TIssue and Speed 输入到Fixed Factor,然后设置Option里的描述,如果需要其他的设置可以自己添加 ...
  • 单/多因素协方差分析

    千次阅读 2021-01-23 15:20:20
    weight是因变量,gesttime是一个小老鼠处在母老鼠中的孕期时间,不同的孕期时间对于出生后的小老鼠的体重也有一定的影响,但是并不是研究的主因素,所以这个定义为协变量 所以,我们需要用到协方差分析这个协...
  • 变量分析、组合变量分析

    千次阅读 2020-04-20 21:23:16
    变量分析、组合变量分析变量分析 1.协方差的一些解释: 在坐标轴中,使用x_u、y_u画两条直线,会使数据分布在四象限 当s_xy为正时,表示变量x、y是正的线性关系,即x增加,y增加 当s_xy为负时,表示变量x、y...
  • 11种常见的多变量分析方法

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 09:31:06
    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical ...
  • 时间序列分析|LSTM多变量时间序列预测

    千次阅读 多人点赞 2021-03-27 20:40:42
    基于LSTM多变量的时间序列预测
  • 用SPSS进行多变量数据分析

    万次阅读 多人点赞 2017-01-02 10:30:54
    用SPSS进行变量数据...3.数据进行多因素变量分析,具体操作如下: (1)以体重组和温度5、10、15、20、30作为变量,在菜单里选择分析->比较平均值->单因素ANOVA,将体重组选入“因子”,将温度5、10、15、20、3
  • SPSS(二)SPSS实现多因素方差分析模型 单因素方差分析上一篇博客https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕 ...(多个变量一个变量)自变量类型以分类变量为主也可以...
  • SPSS实现多因素方差分析

    万次阅读 多人点赞 2020-10-01 21:01:49
    检验多个因素对变量的作用和影响,以及因素共同作用的影响。(因素之间独立影响变量,因素之间交互作用影响变量) 适用情景 方差分析前提: 各个总体服从正态分布 各个总体方差相等 观测值独立 数据处理 SPSS操作...
  • 接下来介绍一种利用循环的方法,快速的对多个变量进行分析。 首先是导入数据,包括基因表达counts数据和临床数据sur,autophage是我下的一个自噬基因集,可根据需要替换为其他需要分析的基因列表,以及要用到的包:...
  • 例:某小麦品种经过4代选育,从第5代和第6代中分别抽出10株得到它们株高的观测值分别为66,65,66,68,62,65,63,66,68,62和64,61,57,65,65,63,62,63,64,60,试检验株高这性状是否已达到稳定(α=...
  • Cox回归模型又称为比例风险回归模型,该模型以生存结局和生存时间作为因变量,进而分析众多因素对生存期的影响,是一个典型的多因素分析方法。 SPSS中就带有Cox回归模型方法,本节将带大家进行深入的了解与探索,话...
  • 如何在Excel中计算两个变量之间的相关系数?我们通常使用相关系数(介于-1和1之间的值)来显示两个变量之间的相关程度。 在Excel中,我们还可以使用CORREL函数来查找两个变量之间的相关系数。请注意:相关系数+1表示...
  • 关于cox单因素多因素分析

    千次阅读 2021-07-14 09:04:23
    我按照原有的知识体系说是单因素就单个变量与生存的cox回归,而多因素则是将单因素显著的部分提取出来作为自变量做cox,也就是说多因素的cox是有多个变量的。当被问到为什么要做多因素时,我想了一下说是为了去除...
  • 分析方法:使用方差分析对变量进行筛选,然后建议多元回归方差,进一步考察变量影响,在此基础上,有利用最优尺度回归深入探讨自变量可能的各种复杂作用趋势,并利用水平模型深入分析了信心指数变异在时间水平...
  • 前言我们在分析两组变量之间的相关性时,比如X=[X1,X2,...,Xm]X=[X_1,X_2,...,X_m]和Y=[Y1,Y2,...,Yn]Y=[Y_1,Y_2,...,Y_n],最原始的方法就是直接计算X和Y的协方差矩阵,矩阵有m*n值。有了协方差矩阵就得到了两两...
  • 今天,我们来讲解一个数据分析的全过程,即所谓的单因素多因素分析。案例:分析有生育障碍的妇女进行注射HCG后卵巢反应的影响因素,研究收集的参与者数据有高反应和正常反应共336名。按照传统的统计学分析方法,先...
  • 论文研读-基于决策变量分析的大规模目标进化算法 Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decision Variable Analyses for Multiobjective Optimization Problems With Large-Scale Variables 觉得有用的...

空空如也

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分析多个因素对一个变量影响

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