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如果自变量分类不全,可否用方差分析处理

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如果自变量分类不全,可否用方差分析处理

自变量一个是分类 一个是连续变量 怎么方差分析

单因素方差分析
方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance)
在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,
打开单因素方差分析对话框 
在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok

两个自变量,一个是连续变量,一个是分类变量,如果做方差分析

如何做,是否不可能存在这样的分析形式?

做多元线性回归
1.打开数据,依次点击:analyse–regression,打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量。
3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。

spss中定性变量能进行方差分析吗?具体应该怎么做?

例如职业是定性变量,下面有几个分类,那么我要测定他的每个分类与另一个定性变量的相关性是否显著,应该怎么办?能给我思路的必有重谢!!

spss中定性变量能进行方差分析吗?具体应该怎么做 10

例如职业是定性变量,下面有几个分类,那么我要测定他的每个分类与另一个定性变量的相关性是否显著,应该怎么办?能给我思路的必有重谢!!

最佳答案

两个定性变量的相关性分析不能采用方差分析,因为方差分析的因变量必需是定量的(自变量可以是定性的,也可以是定量的)。两个定性变量之间的相关性(或独立性)一般可以采用spss的交叉表(Crosstab)来分析。
追问
那logistic多元回归在这里能不能用?
追答
可以使用,并且两者的总体结果一致,但logistic多元回归提供更为具体的结果,对于多分类的自变量而言,只要稍加计算,就可以得出任意两组之间的OR(定义比数比)值。此外,对数线性模型(loglinear model)也可以使用,总体结果也是相同的。总的来说,采用哪种方法,主要取决于你的分析目的。

这种只能采用卡方检验,也就是crosstab进行交叉列联表 ,统计每一类对应另一类的百分比,然后进行卡方检验 会得出类别之间是否相关

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