regression）是一种常用的消除多重共线性、选取“最优”回归方程的方法。其做法是将逐个引入自变量，引入的条件是该自变量经f检验是显著的，每引入一个自变量后，对已选入的变量进行逐个检验，如果原来引入的变量由于后面变量的...

中介作用共分为3个模型。针对上图说明如下：模型1：自变量X和因变量Y的回归分析；目的为得到总效应c值；模型2：自变量X，中介变量M和因变量Y的回归分析；目的是得到直接效应c’值，以及中间效应过程值b；模型3：自变量X和...

前进法的主要思想是变量由少到多的,每次增加一个,直至没有可引入的变量为止.具体做法是首先对一个因变量y和m个自变量分别建立回归方程,并分别计算这m个回归方程的F值,选其最大者,记为Fj,,给定显著性水平F,如果Fj>F,则...

这个没法用回归分析中的共线性检验来做的。另外需要纠正没有因变量也就无法说自变量，这两个是相对应而存在的或者你可以试试做因子分析的KMO检验，如果KMO检验通过说明适合做因子分析，也就是从另一个角度来说明这些变...

先通过绘制散点图，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

如果用在线spssau的散点图功能作图就很简单了。只需要把三个X项（自变量）放入下框，Y项（因变量）放入上框，点击开始分析即可得到散点图。

用回归分析。相关分析也可以用来做分析，但不太合适。自变量很多的话先进行主成分分析，筛选自变量，再建立回归模型。

先看方差分析表的F对应的sig是否小于0.05，如果小于0.05，说明回归模型整体显著有效，可用于预测再看回归系数表，是否每个自变量的T对应的sig小于0.05，如果有小于0.05，说明该自变量有效，可以用用于预测，如果...

这个用单因素方差分析啊。

用spss的回归分析里面的非线性回归来拟合。但是你需要实现根据散点图和变量间的非线性模型进行自行构建，也就是你需要自己在spss中构建非线性的方程，但是其中设置了未知的参数，然后通过非线性回归来求其中的参数...