spss多分類進階方法怎麼操作

Ⅰ spss如何把一個多分類變數改為二分類變數

在SPSS裡面的重新編碼即可。

f變數=1，生成新變數為=1，其餘為0。fi變數=2，生成新變數為=1，其餘為0。

解決spss數據的變數類型如何轉換的步驟如下：

1、將數據導入spss中後選擇菜單欄中的【轉換】下的【計算變數】選項。

2、在【目標變數】中直接輸入變數的名稱。

3、然後在【數字表達式】中輸入值即可對新變數賦值了。

4、可以對新變數添加邏輯條件與其他變數相互關聯，選擇【如果】選項。

5、添加邏輯條件即可。

6、最後點擊確認即可。這樣就解決了spss數據的變數類型如何轉換的問題了。

SPSS

spss是統計產品與服務解決軟體，SPSS為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務的總稱，有Windows和Mac OS X等版本。

集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表製作、圖形繪制為一體。從理論上說，只要計算機硬碟和內存足夠大，SPSS可以處理任意大小的數據文件。

Ⅱ 怎樣應用SPSS進行多因素Logistic 回歸分析

SPSS進行多因素Logistic回歸分析操作方法如下：

1、第一步就是我們要把自己需要分析的數據導入到SPSS，點擊左上角的文件進行打開，選擇彈出對話框中的數據。

Ⅲ spss如何分組

1、通過快捷方式，打開SPSS分析工具，默認顯示在數據編輯器。

Ⅳ spss怎麼分類進行統計

spss軟體分類進行統計方法：1、首先，打開一組數據。2、選擇需要分類匯總的數據，打開。3、然後選擇數據中的分類匯總。4、選擇分類匯總之後彈出一個窗口，我們根據數據分析的需要選擇類和需要分析的數據分別放在右邊的上面和下面。5、接下

Ⅳ SPSS中如何用多重分類法進行多選題的問卷錄入設計 本人會使用多重二分法，所以請不要復制粘貼多重

限選題比較適合多重分類法，比如這道題目要求限選3個選項。
需要這樣設置：
新建三個變數：一，二，三，每個都添加一樣的值標簽，即1=A，2=B，3=C...(把選項全部貼上去)。
很重要的第二步就是點擊分析，點擊多重響應，點擊定義變數集，然後把三個變數拖進集合中的變數，選中類別法，范圍為1到10（數字是指你給每個選項定義的值標簽），點擊添加，確定，就好了。
數據輸入方法如下：
比如有人選了ABC，那麼在數據示圖里輸入數據就是，變數一：1變數二：2，變數三：3，然後其他變數不用輸入，自動會顯示缺失值。
多重二分法：
這樣設置：
把每個選項當做一個變數（即一個單選題），即變數一(對應A選項)
，二
(對應B)，三(C)...然後每個變數的值標簽都一樣，即1.是(表示選A)2.否(表示沒選A)。
第二步幾乎跟上面一樣，不同點在於選擇二分，計數值為1（就是你設定的選中的數字）。
如果有人選ABC，那麼錄入數據就是：1112222222。

Ⅵ spss軟體，怎麼分類進行統計

1、首先打開spss軟體在「Variable View」（變數視圖）窗口中自定義好一組變數數據。比如性別和成績，設置好相關選項。

Ⅶ 怎麼在spss上做層次回歸分析

線性回歸是研究X對於Y的影響，如果說有多個X，希望讓模型自動找出有意義的X，此時就可以使用逐步回歸。另外在一些管理類研究中會涉及到中介作用或者調節作用，此時就可能使用到分層回歸等。

操作：SPSSAU[進階方法]-->[分層回歸]。

Ⅷ SPSS怎麼做無序多分類logistic回歸

多分類無序logit回歸
1.打開數據，依次點擊：分析--回歸--多分類。
2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數（單變數拉入一個，多因素拉入多個）。
3.設置因變數參考水平
4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。
虛擬變數ABCD四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。
5.選項裡面至少選擇95%CI。
點擊ok。
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Ⅸ 怎麼用SPSS做有序多分類logistic回歸分析

打開數據以後，菜單欄上依次點擊：analyse--regression--binary logistic，打開二分回歸對話框

將因變數和自變數放入格子的列表裡，如圖所示，上面的是因變數，下面的是自變數，我們看到這里有三個自變數
設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法，在前面的文章中有介紹，這里就不再熬述。
點擊ok，開始處理數據並檢驗回歸方程，等待一會就會彈出數據結果窗口
看到的第一個結果是對case的描述，第一個列表告訴你有多少數據參與的計算，有多少數據是預設值；第二個列表告訴你因變數的編碼方式，得分為1代表患病，得分為0代表沒有患病
這個列表告訴你在沒有任何自變數進入以前，預測所有的case都是患病的正確率，正確率為%52.6
下面這個列表告訴你在沒有任何自變數進入以前，常數項的預測情況。B是沒有引入自變數時常數項的估計值，SE它的標准誤，Wald是對總體回歸系數是否為0進行統計學檢驗的卡方。

下面這個表格結果，通過sig值可以知道如果將模型外的各個變數納入模型，則整個模型的擬合優度改變是否有統計學意義。 sig值小於0.05說明有統計學意義
這個表格是對模型的全局檢驗，為似然比檢驗，供給出三個結果：同樣sig值<0.05表明有統計學意義。

下面的結果展示了-2log似然值和兩個偽決定系數。兩個偽決定系數反應的是自變數解釋了因變數的變異占因變數的總變異的比例。他們倆的值不同因為使用的方法不同。
分類表，這里展示了使用該回歸方程對case進行分類，其准確度為%71.8。
最後是輸出回歸方程中的各變數的系數和對系數的檢驗額值，sig值表明該系數是否具有統計學意義。到此，回歸方程就求出來了。

Ⅹ 怎麼用spss來做有序多分類probit回

Probit回歸：
Probit回歸全稱probability unit，翻譯過來叫做概率單位法，蠻拗口的一個名字。這個回歸主要用於研究半數效量用的。直白一點說，就是比方你拿一種葯去葯蟑螂，你想知道你用多少葯能葯死多少蟑螂，那你就可以用probit回歸來估計這個數。Probit回歸經常拿來和logistic回歸作比較，通常對於二分類變數來說，這兩個回歸計算出來的概率是非常相似的。（雖然logistic回歸最後判斷的是是或否，但是它也需要計算一個概率來判斷這個結果倒是是還是否。）而且如果有一點數學基礎的話，會知道，這兩個回歸畫出來的圖也非常像，只是logistic回歸畫出來的Z型稍微平緩一些。
那麼這兩個回歸到底有什麼區別呢？通常來說區別不大。最重要的一個區別在於probit回歸適用於呈正態分布的數據，logistic回歸適用於呈logistic分布的數據。不過這個區別也蠻微妙的，因為正態分布和logistic分布還蠻像的。所以大概來講，到底是選擇哪個分布更多的還是一種個人喜好。
但是大家都知道啊，logistic分布比probit分布可有名多了。如果說十個從事大數據的人里邊有五個人知道logistic回歸，那麼有三個知道probit回歸就不錯了。在我們ppv課網站的spss視頻教學里邊，絕大部分都會講到logistic回歸，但是probit回歸就不見得有人講了。（順便說一句，我個人最喜歡spss從入門到精通這套課程，剛入門的時候就是聽得這套課。強烈推薦大家去聽一聽）。
那麼這是什麼原因呢？這絕不是probit不好用的原因。主要原因有兩個，第一，logistic回歸形式比較多。二分類，有序多分類，無序多分類，這些logistic回歸都可以做。這就好像我們ppv課網站提供了spss，sas，r，matlab，hadoop等等視頻，你可以從零基礎學到精通級別，肯定比較受歡迎哈。第二，則歸功於logistic回歸的易解釋性。Logistic回歸提供了一個很重要的參數，OR值，這個值很直接的告訴你處於某個狀態比處於另一個狀態時因變數發生的概率增加了多少倍。這當然是一個很重要很直觀的參數啦。就好像你每學一段時間以後，我們ppv課網站告訴你你的知識積累比之前增加了多少倍多少倍，這個肯定很重要撒。
因此呢，logistic回歸就比probit回歸應用的廣泛了。不過這並不是說logistic回歸就比probit回歸好。實際上，兩種回歸擬合的方程幾乎一樣好。不過，再怎麼幾乎一樣，那也肯定是有所不同的。可惜這種不同用你的肉眼一般是看不出來的，至於怎麼看，下邊在講。
好了，現在大概就介紹完probit回歸的背景知識了（絕對沒有湊字數）。現在我們開始操作。
首先假設一個情景，假設我們ppv課網站打算增加一定的課程，達到收視率增加百分之二十的目的，我們就有了三個變數，課程增加的數目（假設分為3,6,9三個水平），各個增加水平的課程數（比方加3節課，6節課，9節課的都是十個課程），各個水平的課程的收視率增加達到百分之二十的課程數（假設分別是3，5，6）。（這段真的有點繞，最好讀兩遍保證能看懂哪個變數是表示的什麼意思）。
那麼我們就有了一個3*3的數據集，選擇菜單分析——回歸——probit，打開主面板，響應頻率里選我們各個水平收視率增加達到百分之二十的課程數（也就是我們做實驗的課程里邊有多少課程成功達到了收視率增加的目標），觀測值匯總里邊選擇各個增加水平的總課程數，再下邊有一個因子，一個協變數。我們的自變數課程增加的水平是三節課一個台階，所以我們要選到協變數里邊去哈。（如果你的自變數是連續型變數，那你就得在因子下邊的那個定義范圍里邊選好范圍。）此外協變數下邊有一個轉換下拉菜單，這個菜單有三種方法，除了「無」以外，還有兩種對數轉換，你可以試試，你的數據到底怎麼轉換效果最好。完了以後，在左下邊還有一個模型：概率/logit，這個單選框里默認的是概率。也就是默認數據分布是正態的。這個也不用管它。
然後點開選項，勾選頻率，信仰置信區間，繼續，確定。
然後就可以看結果了。參數值和卡方檢驗這兩個表會告訴你這個模型有沒有意義，適不適合用probit回歸（如果想和logistic回歸作比較，就可以用這里的擬合度檢驗檢測）。此外置信限度這個很大的表會告訴你假如你想要你的課程收視率增加的概率是百分之八十的時候，你的課程要增加多少節課這么個數據。它大概是以百分之五為精度的。那如果我想知道增加百分之八十三，需要加多少節課的話，那麼我們就要用參數估計值里的參數進行計算了。
非線性回歸
自然界中既然有線性回歸，那麼理所當然的，也會有非線性回歸。不過，人類對於非線性回歸的研究遠遠不如對線性回歸的研究來的深刻，廣泛。不信你看一看你的spss教科書，線性回歸的內容可以洋洋灑灑寫一章，非線性回歸確佔一小節，還往往是比較薄的一節。
線性回歸指的是y=a+a1*x1+a2*x2…這種形式的方程，非線性回歸包含的方程類型就多得多了。常見的有，冪函數，指數函數，雙曲函數，對數函數等等。我們先舉個例子。假設想擬合ppv課授課老師的數目和網站受歡迎程度的關系。選擇分析——回歸——非線性。打開主對話框。因變數選擇網站受歡迎程度，模型表達式需要自己編輯。（我就挺怵這個的），首先我們知道，我們肯定不可能看一眼就看出我們的數據是什麼樣子的模型，我們可以通過圖形——圖表構建程序里邊，畫出散點圖，通過散點圖大致判斷我們的模型符合什麼樣的方程，然後在進一步使用（或者直接使用）參數估計法（前面講過的），估計出它的表達式。
估計出表達式以後，就可以編輯模型表達式了。編輯好以後看左下角的參數那一欄。你的模型里邊的參數是需要首先定義一個初始值的。這個初始值要盡量靠近真實值，如果離真實值太遠的話，也會影響到模型的准確度。看到這里，可能你要發脾氣了，這是個什麼模型？怎麼這么麻煩？！！要是我知道模型，知道初始值，那我還需要做分析嗎啊？！！唉，我也沒辦法，非線性回歸就是這么個玩意，總之你還是拿起你的筆，根據你的模型代幾組數據算一算大概的初始值吧。畢竟為了最後的精度嘛。
輸好初始值以後，打開保存對話框，勾選預測值，殘差。繼續，其他的默認就可以。點確定。
輸出的參數估計值會給出參數，套到你的模型里就可以。注意看方差分析表下邊的標注，里邊會給出決定系數R^2，這個R^2通常比參數估計法里的大，也就是說，非線性回歸的精度往往比參數估計法的大，模型擬合的好。（廢話，要是非線性回歸一點優勢也沒有，還有誰肯研究啊。）
上邊只是簡單介紹了一點非線性回歸的方法。實際生活中，非線性回歸比線性回歸遠遠復雜的多，不是一句兩句就能說清楚的，此外，還有一種很普遍的辦法是通過數學公式把非線性方程轉化成線性方程。這樣就能大大降低方程的復雜性。在這里，給大家總結了幾個常見的公式。