1樓：呂秀才
你可以同時移入進去 進行多元迴歸分析。
然後對應的每個自變數的迴歸係數 就是每個自變數對因變數的影響，其實每個變數的迴歸係數就屬於控制了其他變數，單獨改變這個自變數對因變數的影響。
2樓：浪跡天涯的流星
1、同時移入進去 進行多元迴歸分析然後對應的每個自變數的迴歸係數 就是每個自變數對因變數的影響，其實每個變數的迴歸係數就屬於控制了其他變數，單獨改變這個自變數對因變數的影響。
2、多元統計分析是從經典統計學中發展起來的一個分支，是一種綜合分析方法，它能夠在多個物件和多個指標互相關聯的情況下分析它們的統計規律，很適合農業科學研究的特點。主要內容包括多元正態分佈及其抽樣分佈、多元正態總體的均值向量和協方差陣的假設檢驗、多元方差分析、直線迴歸與相關、多元線性迴歸與相關(ⅰ)和(ⅱ)主成分分析與因子分析、判別分析與聚類分析、shannon資訊量及其應用。簡稱多元分析。
當總體的分佈是多維(多元)概率分佈時，處理該總體的數理統計理論和方法。數理統計學中的一個重要的分支學科。
在spss統計中，如何判斷一個自變數對多個因變數的影響程度？
3樓：一生一個乖雨飛
看標準迴歸係數，直接用spss迴歸分析，就可以得出各個自變數與因變數的內相關係數。
不是線性的可以容通過一定的轉換將其變為線性，然後再利用多元線性迴歸做模型即可。變數間存在一定的相關很正常，只要不存在多重共線性就好。
如果說只需要**自變數與因變數間的關係，而不需要根據自變數的取值**因變數的區間，則正態性和方差齊性兩個可以放寬。迴歸關係並不一定代表兩者有因果關係。
4樓：匿名使用者
spssau（通用方法》線性迴歸)裡面的標準化迴歸係數可以直接用於對比影響程度大小。
5樓：匿名使用者
一般因變數為多個的時候，建議你分別做分析。以你的例子來說，分別進行方差分析，就能得到結果了；然後把這些結果綜合到一個表中，如果需要的話。
6樓：呂秀才
採用多元方差分析 就可以解決了。
統計分析方法的內容可以根據變數的多少劃分為
用spss做多元線性迴歸分析，總共三個自變數，一個因變數，想弄清楚自變數對因變數的影響程度
7樓：匿名使用者
1. 非標準化係數就是迴歸方程的斜率，表示每個自變數變化1個單位，因變數相應變化多少個單位，該係數與自變數所取的單位有關，一般不用來衡量自變數的影響力大小。
2. 標準化係數消除了自變數單位的影響，其大小可以衡量每個自變數對因變數的影響力之大小，一般來說，標準化係數的絕對值越大，該自變數對因變數的影響力就越大。
其次，大致給你提出點分析和建議（2-4條的前提是樣本量夠大）：
1. 樣本太小，只有5組資料，得到的結果往往不可靠，強烈建議增大樣本量，否則統計分析可能毫無意義，甚至造成錯誤。
2. 從自變數t檢驗結果來看，「其來石含量」與「頸部密度」對應的sig值均超過了，用統計專業的話來說，這意味著「在0.
05的顯著性水平下，這兩個自變數與因變數不顯著相關」，通俗的說，在自變數平均孔徑存在的前提下，這兩個變數基本可以排除出方程了。
3. 從偏相關性來看，3個自變數之間有極強的相關性（或共線性），因為強相關的自變數往往會導致不合理的統計分析結果，因此理論上他們不可以一起放入方程。
4. 建議你在做多元線性迴歸分析的時候採用多元逐步迴歸，這樣可以按自變數影響力的大小自動排除強相關的變數，也可以自動排除對因變數無顯著影響的自變數，從而得到更可靠的分析結果。
統計分析方法的內容可以根據變數的多少劃分為() ？
請問多因素，多個變數，應該怎樣做統計分析？
8樓：
首先先對邊做分組，那麼多變數，哪些是解釋變數，哪些是被解釋變數，然後可以做簡單的描述統計分析，然後在分析他們的關係，比如是相關性，還是線性迴歸，還是對數線性迴歸，或者是檢驗這些解釋變數對被解釋變數的影響顯著性。
檢驗自變數對因變數是否具有顯著性影響的最常
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