1樓：呂秀才
看你表bai達的真是吃du力。
你說的原理zhi應該是最初最原始要發dao現這些影響因素時回的一種實驗設計答的方法，即一個是空白組，沒有影響因素的組，另一個是實驗組，也就是新增有影響因素的組，通過兩組結果對比是可以發現是不是新增的影響因素有作用。
但如果是問卷設計，那一般設計的問題上大多通過一些二手資料等確定出了一些影響因素，而且也大致上存在著影響，但不是根據得分是否超過3來判斷影響。
而是通過迴歸分析，通過擬合的方程擬合度及迴歸係數直接來判斷即可如果擬合度高，一般可以說明 你設定的這些因素具有影響作用，然後每個因素的迴歸係數可以用來初步作為影響程度大小的判斷，不過得是標準化的迴歸係數。
我想請教一下spss中的相關性分析問題，我是一個工科的學生，對此原理不太理解
2樓：匿名使用者
如果分析一個變數受其他因素影響的大小，建議通過迴歸分析來完成，通過分析迴歸係數的大小來判斷影響程度。如果通過相關性分析，可以根據變數的資料型別來選擇不同的相關性方法，如定類變數通過lamda係數，定序變數通過gmma或spearman係數，定距及定比變數通過pearson相關係數。
3樓：匿名使用者
如果，只需要確定相關性的大小，那麼只需進行相關分析，根據相關係數的大小、正負來判別即可。係數越大說明，相關性越強。當係數大於0則正相關，否則，為負相關。
spss中相關性分析的原理是什麼
4樓：偷
_問題描述：在spss中做主成成分分析的時候有一步是指標之間的相關性判定，我想知道具體是怎麼進行判定的，他的演算法、原理是什麼？答案1：：
說判定有些嚴格，其實就是觀察一下各個指標的相關程度。一般來說相關性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通過降低空間維度來體現所有變數的特徵使得樣本點分散程度極大，說得直觀一點就是尋找多個變數的一個加權平均來反映所有變數的一個整體性特徵。
評價相關性的方法就是相關係數，由於是多變數的判定，則引出相關係數矩陣。評價主成分分析的關鍵不在於相關係數的情況，而在於貢獻率，也就是根據主成分分析的原理，計算相關係數矩陣的特徵值和特徵向量。相關係數越是高，計算出來的特徵值差距就越大，貢獻率等於前n個大的特徵值除以全部特徵值之和，貢獻率越是大說明主成分分析的效果越好。
反之，變數之間相關性越差。舉個例子來說，在二維平面內，我們的目的就是把它對映（加權）到一條直線上並使得他們分散的最開（方差最大）達到降低維度的目的，如果所有樣本點都在一條直線上（也就是相關係數等於1或者- 1），這樣的效果是最好的。再假設樣本點呈現兩條垂直的形狀（相關係數等於零），你要找到一條直線來做對映就很難了。
一般來說前三個主成分的貢獻率在90%以上，第一個主成分的貢獻率在 70%效果就已經很好了。答案2：： 你直接看書吧 那原理我要寫一天 才能發給你。。。
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