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各位大神好！小弟有spss数据问题求助！
先介绍一下自己的情况：
第一，我的作业主题是XXX的影响因素分析，我搜集了一系列数据作为自变量，并已确定因变量。
第二，我打算利用spss的因子分析和线性回归做这个作业。
第三，我在具体操作过程中遇到如下问题：

1.正规的回归分析步骤都有什么？如下是否正确？
（1）因变量检验
（2）自变量检验
（3）因变量与自变量之间关系的检验
（4）因子分析，旋转
（5）对提取因子后的自变量进行线性回归
（6）回归模型的分析解读与检验

2.以上步骤我应该采取哪些操作程序？因本人spss掌握水平比较低，麻烦详细解答。

3.我试着做了一下回归，发现自变量的sig值都大于0.05，这个怎么处理？

4.30个自变量中还含有20个定类变量和10个定距变量，但在回归过程中无法加入定类变量，如何解决？

先想到这些问题，随后有问题再补充。麻烦各位帮忙解答！

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关键词：spss回归分析 分析求助 SPSS 回归分析 PSS

自己先顶一下！！！！

你对自变量和因变量做了哪些检验呢，正态性还是相关性呢？在回归分析中有做变量变换吗，如果在回归方程中自变量的sig值都大于0.05，这些变量对因变量可能是没什么意义的

没看懂你这个因子分析是用来干嘛的，是给自变量降维的吗，如果是的话需要在旋转后计算各因子得分，可以用各维度得分或是综合得分作为新的自变量参与回归。另外回归结果需要看调整R方，D-W值，F值，VIF值，T值等一系列数据才能判断模型是否有意义，各变量是否有意义，建议把实证结果放上去。

通常步骤：1、KMO和球形度检验判断是否适合因子分析 2、通过因子分析计算得分，形成新变量 3、通过对因变量正态性检验、豪斯曼检验等方式确定适合模型（懒省事直接用线性回归） 4、相关性分析初步判断变量间关系 5、回归分析，通过F值、调整R方判断模型整体情况，VIF和DW值判断是否存在多重共线性，显著性和T值判断各自变量对因变量是否有显著影响。（定类变量和定距变量没看懂，是连续变量和虚拟变量的意思吗）

dongliulou 发表于 2018-2-20 17:09
你对自变量和因变量做了哪些检验呢，正态性还是相关性呢？在回归分析中有做变量变换吗，如果在回归方程中自 ...

谢谢你的回答！对变量做哪些检验也是我的问题之一，我一直搞不懂自变量和因变量都需要做什么检验。之前理解是，因变量需要做正态分布检验，自变量需要做，因变量和自变量之间需要做散点图以考察二者线性关系，是否能建立线性模型。现在数据都已搜集完毕，如果sig值均大于0.05，说明数据无疑义，进一步说明研究无意义，那我可能就要延期毕业了。所以想问一下有什么调整方法。

不啻天地 发表于 2018-2-20 18:43
通常步骤：1、KMO和球形度检验判断是否适合因子分析 2、通过因子分析计算得分，形成新变量 3、通过对因变量 ...

谢谢您的回答！解释的非常详细，我想先按照你说的步骤和书中的要求做一下研究，然后遇到问题再贴图请教！再次表示感谢！

谢谢两位高手的热心回答，通过今天的实操又发现了几个问题，想继续请教：

我打算用主成分回归建立“电视剧播放量影响因素”模型，以下是我的实证步骤，麻烦帮看下是否正确，缺少哪些应有的步骤？

1.对虚拟变量进行频数统计，以算出各变量在总样本中的占比。

2.对连续变量进行描述统计，检查是否有极端值和缺失值。并进行缺失值替换，采用均值法。

3.检验自变量和因变量之间的相关性。
问题：发现3个自变量与因变量相关性不显著，在后续的模型中要剔除这3个变量吗？如果不剔除要怎么解决？如图一，表格最后一排是因变量与自变量之间的相关性。


4.检验自变量和因变量之间的线性关系，采用线性回归。
问题：
回归模型的R方和显著性都不错。
但有5个自变量的sig值大于0.05，说明线性关系不显著？需要剔除吗？有没有什么解决办法？


5.对自变量进行主成分分析，得出三个主成分。
其中KMO检验和球形检验值都不错。



6.因子旋转，优化主成分。


7.第二次因子旋转，固定为4个因子，继续优化主成分。解释度从64.7提升至72.6.



8.对主成分进行回归。
问题：得出模型的R方却比之前直接用自变量线性回归的模型R方要低。从0.9下降至0.68.
并且其中一个主成分的显著度大于0.05.


以上是我能想到的全部步骤？是否缺少了应有的步骤？
另外怎样对因变量和自变量进行单独的检验？
直方图如何看因变量是否符合正态分布？要看那个指标？
自变量和因变量之间是否需要散点图？不符合线性关系的变量除了剔除有无其他办法使其符合线性？
最终的模型如何检验？

先想到这些问题，希望得到大神们的帮助和解答！！
小弟感激不尽！谢谢！

盼回复！！！