怎样用spss做汽车行业的回归分析
spss如何证明一组数据的变化会影响另一组数据的变化？
spss如何证明一组数据的变化会影响另一组数据的变化？
想要说明一组数据会影响另一组数据的变化，可以用相关分析法，或者是回归分析。在spss里面做相关分析和回归分析，看结果打没打达到显著艺的相关，或者是不是进入到了回归方程。
spss怎么显示回归方程？
打开spss,然后点击设置就能显示回归方程
spss中回归分析，HR怎么得出，or可以代替么，二者什么关系？
勾选or值之后，可以得出的，cox里面的hr和or意义差不多的hr是比例风险
spss基础操作？
Spss的基本方法使用步骤
由于一次的调研工作，我们的数据分析采用spss的统计分析工具，然后我是一个新人，全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记，既然写了，就觉得应该把它保存下来，所以来到了这里，为我的第一次spss操作做个马克。
因子分析方法：指标非常多，反映相同事情的进行聚合
设置的地方：
描述—— kmo
抽取 —— 主成分，碎石图
旋转——最大方差法
得分——保存为变量
选项——大小为变量、删除最小系数，特征值为0.6
kmo gt 0.6 ——看是否有效，对原始数据的检验。
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIGsignificance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01ltPlt0.05,则为差异显著，如果Plt0.01,则差异极显著。
spss教程：回归分析：[7]对数线性模型？
1、基本原理：将分类变量（解释变量）看做因素或解释变量，将单元格的观察频数看做因变量（反应变量），在某种假设前提下，如服从poisson分布或多项分布，把期望频数的自然对数表示为各分类变量的主效应及各阶交互效应的线性函数。
spss回归后怎么比较自变量对因变量的影响大小？
多元回归分析中，首先要看X对Y有没有呈现出显著性影响，如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P 0.05)，还想对比影响大小，可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。
如果它不是线性的，你可以通过一些变换使它线性化，然后你可以用多元线性回归建模。变量之间的某些相关性是正常的，只要不存在多重共线性。