spss多个自变量散点图 完美作业网 www.wanmeila.com
请教三个自变量一个因变量相关散点图用spss怎么做 不能做，可以做残差散点图
spss散点图 多变量多系列求教如何利用sps 可以做图，然后做回归相关等
如何用spss做多个变量的散点图 我觉得用画图软件比较简单，用spss太麻烦，我不会。画图用graphpad很容易的
求助！SPSS三个自变量，一个因变量散点图。 10分喜爱程度是几分类变量？数据分析熟练掌握，找我
SPSS多重散点图中，有三个变量，其中两个变量作为X轴，一个为共同的Y轴，能画出图吗？怎么做？谢谢！！！ 可以的！一次选择 graph---scatter/dot---3Dscatter再在3 D scatterplot 对话框中选择相应的自变量X1 X2 和Y.你应该也发现了，其实和二维的差不多的 就是在刚开始选择时不同~希望能帮到你~ 不懂可以在Hi 我·: )
一个自变量对应多个因变量的spss绘图 绘制什么图？散点图矩阵，还是折线图 还是什么误差图。。。根据不同目的 有不同的绘图
着急！！！如何用excel或者spss绘制多元线性回归散点图 散点图是二维平面空间的，而你有三个自变量，一个因变量，是四维空间，无法画散点图的。若有帮助，请及时采纳，谢谢统计人刘得意
用SPSS怎样确定一个因变量何多个自变量之间是否存在线性关系 先通过绘制多维散点图，看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系，如果有呈线性趋势，则可以进行多元回归分析，进一步通过数据来获取准确的线性关系
spss如何做重叠散点图 在散点图主对话框中选择overlay选项 单击define展开overlay scatterplot重叠散点图对话框。在变量框中选择X-Y轴配对变量。第一个选择的为Y变量，第二个选择的是X轴变量。比如要做舒张压与体重、做功量与体重、身高与体重的重叠相关图。在Y-X pairs中选舒张压为Y，体重为X这是第一个变量对 依次将做功量与体重、身高与体重变量对加入Y-X pairs中即可。
spss怎样用散点图检验两个变量之间的交互作用 散点图不能判断交互作用如何用spass添加趋势线方程_百度知道
如何用spass添加趋势线方程
我有更好的答案
选择Graph--Scatter/dot 在新的对话框中选择simple scatter，单击define。 将两个变量分别拖到X axis和Y axis。单击OK。 图形生成了。 双击图形，出来一个新的窗体。在这个窗体的图形中，单击任意一个点，确保所有的点都被选中。 点击菜单。
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一元线性相关，用SPSS做出了散点图，如何做出那一道相关直线？
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1、在SPSS软件中调用分析—回归分析-曲线估计菜单即可；2、个人觉得如果只是用一元线性回归的话，用Excel更为方便
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相关就是散点图
用回归就keyile
回归即相关嘛回归：regression→curve estimation
SPSS中曲线拟合中有选项划线的，选择平滑的线即可
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散点图的相关知识
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加入CSDN，享受更精准的内容推荐，与500万程序员共同成长！协方差分析，我见过的最详细SPSS教程！协方差分析，我见过的最详细SPSS教程！安树铭心百家号一、问题与数据某研究者拟分析不同强度体育锻炼对血脂浓度的影响，招募45位中年男性分为三组：第一组进行高强度体育锻炼干预（为期6周），第二组进行低强度体育锻炼干预（为期6周），第三组为对照组。为了判断高/低强度体育锻炼哪个更有助于降低血脂浓度，研究者测量了每位研究对象接受干预前的血脂浓度（pre）和干预后的血脂浓度（post）变量，并收集了分组（group）变量信息。部分数据如下图：二、对问题的分析研究者想判断不同干预方法（group）对因变量（post）的影响，但是不能忽视协变量（pre）对因变量的作用。针对这种情况，我们可以使用单因素协方差检验，但需要先满足以下10项假设：假设1：因变量是连续变量。假设2：自变量存在2个或多个分组。假设3：协变量是连续变量。假设4：各研究对象之间具有相互独立的观测值。假设5：各组内协变量和因变量之间存在线性关系。假设6：各组间协变量和因变量的回归直线平行。假设7：各组内因变量的残差近似服从正态分布。假设8：各组内因变量的残差具有等方差性。假设9：各组间因变量的残差方差齐。假设10：因变量没有显著异常值。经分析，本研究数据满足假设1-4，那么应该如何检验假设5-10，并进行单因素协方差分析呢？三、SPSS操作检验假设5：各组内协变量和因变量之间存在线性关系为检验假设5，我们需要先绘制协变量与因变量在不同组内的散点图。在主界面点击Graphs→ Chart Builder，在Chart Builder对话框下，从Choose from选择Scatter/Dot。在中下部的8种图形中，选择 “Grouped Scatter”，并拖拽到主对话框中。将pre、post和group变量分别拖拽到“X-Axis？”、“Y-Axis？”和“Set color”方框内。在Element Properties框内点击Y-Axis1 (Point1)，在Scale Range框内取消对Minimum的勾选。点击Apply→OK，得到散点图。在 Chart Editor界面下可以添加散点图的趋势线。双击散点图，点击 Elements→FitLineat Subgroups，得到带趋势线的散点图。从上图可以看出，各组内协变量和因变量存在线性相关关系，满足假设5。检验假设6：各组内协变量和因变量的回归直线平行检验各组内协变量和因变量的回归直线是否平行，即要检验回归方程中自变量（组别）与协变量之间是否存在交互作用。在主界面点击Analyze→ General Linear Model→Univariate，在弹出的对话框中，将post、group和pre变量分别放入Dependent Variable、Fixed Factor(s)和Covariate(s)栏。点击Model，选择Specify Model栏内的Custom选项，将group和pre变量分别放入Model栏，并同时选择group和pre变量（按住Shift键）放入Model栏，生成交互项，点击Continue→OK。经上述操作，SPSS输出Tests of Between-Subjects Effects 。如果自变量与协变量的交互项具有统计学意义，那么就说明各组间回归斜率不同；若自变量与协变量的交互项没有统计学意义，就说明各组间回归斜率相同。在本研究中group与pre变量交互项的P值为0.143，提示各组内协变量和因变量的回归直线平行，即自变量（组别）与协变量之间不存在交互作用，满足假设6。检验假设7-10为检验假设7-10，我们需要先生成预测值（PRE_1）和标准化残差（ZRE_1）变量，SPSS操作如下：在主界面点击Analyze→ General Linear Model→Univariate，在弹出的对话框中，将post、group和pre变量分别放入Dependent Variable、Fixed Factor(s)和Covariate(s)栏。点击Model选项，选择Specify Model栏的 Full factorial选项。点击Continue→Save。选择Predicted Values栏的Unstandardized选项，Residuals栏的Standardized选项。点击Continue→Options，将group变量放入Display Means for栏。点击Display栏内的Descriptive statistics、Estimates of effect size和Homogeneity tests选项。点击Continue→OK。经上述操作，SPSS生成回归模型的非标准化预测值（PRE_1）和标准化残差（ZRE_1）变量，Data View界面的更新结果如下图。检验假设7：各组内因变量残差近似服从正态分布在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，在弹出的对话框中，将标准化残差ZRE_1变量放入 Dependent List栏，group变量放入 Factor List栏。点击Plots选项，保留Boxplots栏的Factor levels together选项，去除Descriptive栏的Stem-and-leaf选项，并点击Normality plots with tests选项。点击Continue→OK。经上述操作，SPSS输出了Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk正态性检验的结果，以及各组P-P图、Q-Q图等。Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk正态性检验的结果如下图。一般来说，可以使用Shapiro-Wilk检验判断数据的正态分布情况。如果数据接近正态分布，那么Shapiro-Wilk检验的P值就大于0.05；反之则小于0.05（各种正态性判断方法的异同点详见“独立样本t检验”的扩展阅读）。可以看出，各组内因变量的残差接近于正态分布，满足假设7。检验假设8：各组内因变量的残差具有等方差性因变量的残差具有等方差性，即因变量的残差不随自变量的变化而变化。在两者组成的散点图上，则表现为因变量的残差均匀的分布在其均值的上下两侧，不随自变量取值的变化而变化。在主界面点击Graphs→Chart Builder，在弹出的对话框中，从Choose from中选择Scatter/Dot。并在中下部的8种图形中，选择“Simple Scatter”，拖拽到主对话框中。将预测值（PRE_1）和标准化残差（ZRE_1）变量分别拖拽到“X-Axis？”和“Y-Axis？”方框内。选择Groups/Point ID选项，点击 Columns panel variable ，主对话框弹出"Panel?"框。将group变量放入Panel?栏，点击OK。经上述操作，SPSS输出图如下：如果因变量的残差具有等方差性，不同预测值对应的残差应大致相同。即图中各点均匀分布，不会出现特殊的分布形状。各组内因变量的预测值与标准化残差的散点图中，各点均匀分布，没有特殊形状。因此可以认为，各组内因变量的残差具有等方差性，满足假设8。如果残差分布不均匀，形成漏斗或者扇形，那么就不具有等方差性。如下图。当然，如果不满足等方差性假设，我们也可以通过一些统计手段进行矫正。比如，采用加权最小二乘法回归方程，改用更加稳健的分析方法以及转换数据等。检验假设9：各组间因变量的残差方差齐经上述操作，SPSS输出结果方差齐性检验的结果。一般来说，如果Levene's检验的P值小于0.05，那么就说明各组间因变量的残差方差不齐。本研究结果提示，Levene's检验的P值为0.420，说明各组间因变量的残差方差齐，满足假设9。假设10：因变量没有显著异常值因变量是否有显著异常值，也可以借助残差来判断。在数据视图中，右击ZRE_1数据栏，选择“Sort Descending”。将标准化残差降序排列后，可以在数据栏的最上方和最下方检查是否存在大于3的离群值（标准化残差服从均值为0，标准差为1的正态分布，因此大于3则可认为是离群值）。如果存在，就应进行相应的调整或剔除。本研究所有个体因变量的标准化残差均不大于3，提示没有显著异常值，满足假设10。单因素协方差分析的SPSS操作单因素协方差分析的步骤如上面检验假设6的步骤。在主界面点击Analyze→ GeneralLinear Model→Univariate，在弹出的对话框中，将post、group和pre变量分别放入Dependent Variable、Fixed Factor(s)和Covariate(s)栏。不同的是，Model对话框中，仅需要将group和pre变量分别放入Model栏。点击Continue→Options，将group变量放入Display Means for栏，点击Compare main effects，选择 Confidence interval adjustment栏的Bonferroni选项（此步骤将进行多组间的两两比较，如果实际研究中只有两组，则不用选择Compare main effects）。点击Display栏内的Descriptive statistics和Estimates of effect size选项。点击Continue→OK。四、结果解释1.统计描述在进行单因素协方差结果解释之前，我们先要对数据结构有一个基本的了解。本研究分为三组：对照组（Control）、低强度运动干预组（Int_1）和高强度运动干预组（Int_2），每组样本量为15。在干预结束后，对照组研究对象的血脂浓度（变量post）为6.05 ± 0.61 mmol/L，低强度运动干预组研究对象的血脂浓度为5.83 ± 0.60 mmol/L，高强度运动干预组研究对象的血脂浓度为5.31 ± 0.50 mmol/L。但是，由于研究对象在干预前的血脂浓度不尽相同，仅从上表结果很难看出各组干预的效果。因此根据单因素协方差分析的要求，SPSS在Estimates中输出了各组调整干预前血脂浓度（即协变量）后的血脂浓度。调整干预前的血脂浓度后，对照组研究对象在结束干预时的血脂浓度为5.99 mmol/L，标准误为0.029 mmol/L；低强度运动干预组研究对象在结束干预时的血脂浓度为5.79 mmol/L，标准误为0.029 mmol/L；高强度运动干预组研究对象在结束干预时的血脂浓度为5.40 mmol/L，标准误为0.029 mmol/L。这一结果提示，调整干预前血脂浓度后，高强度运动干预组研究对象的血脂浓度低于低强度干预组，而低强度干预组又低于对照组，提示体育锻炼有助于减低血脂浓度，高强度的体育锻炼效果更好。但是这种简单的结果对比可信性不高，我们还需要进行统计学检验分析。2.单因素协方差分析的结果运行协方差分析的目的就是，在控制了协变量之后分析不同组的差别，Tests of Between-Subjects Effects表格解释了这一结果。具体来说，单因素协方差分析就是在检验调整协变量之后各组之间均值的差异是否有统计意义，结果部分主要关注group行的信息。该表提示，group变量的P值小于0.05（Sig.栏），说明经协变量调整之后各组之间均值的差异具有统计意义，F= 105.512, P 3. Post hoc检验可以看出，调整干预前血脂浓度后，对照组（Control）与低运动强度干预组（Int_1）在干预结束时研究对象的血脂浓度不同，即对照组研究对象的血脂浓度比低运动强度干预组高0.194 mmol/L（95%CI为0.092-0.296），差异具有统计学意义(P五、撰写结论本研究采用单因素协方差分析，判断在调整干预前血脂浓度后，不同干预方法对血脂浓度的影响。通过绘制散点图，直观判断在不同组内干预前血脂浓度与干预后血脂浓度之间存在线性关系。各组内协变量和因变量的回归直线平行（F = 2.048, P = 0.143）。Shapiro-Wilk检验结果提示，各组内因变量的残差接近于正态分布（P > 0.05）。通过绘制散点图和进行Levene's检验发现，各组内/组间因变量的残差具有等方差性。同时，本研究数据不存在标准化残差大于3的情况，提示没有显著异常值。结果显示，调整干预前血脂浓度后，不同分组研究对象在干预后的血脂浓度不同（F = 105.512，P Post hoc检验结果提示，对照组研究对象在干预后的血脂浓度比低运动强度干预组高0.194 mmol/L（95%CI：0.092-0.296 mmol/L，P 本研究结果提示体育锻炼有助于减低血脂浓度，且高强度的体育锻炼效果更好。-ykh关注医咖会，轻松学习统计学~），拉你进统计讨论群和众多热爱研究的小伙伴们一起交流学习。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。安树铭心百家号最近更新：简介:莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行。作者最新文章相关文章}