SPSS关于消费者信心指数

1. SPSS关于消费者信心指数

需要专业的统计分析方法，以及统计软件的使用。
好用的是SPSS，方法主要是描述统计，相关分析，回归分析，方差分析，独立样本检验，卡方分析等等，具体情况，依据于你的数据类型和研究目的。
可以把数据给我，帮你设计一下研究方法。

2. 关于SPSS分析中国消费者信心指数

可以很多方面了，做描述都有一大篇可以做，然后做影响因素分析

3. 用spss分析几个因素对某一因素的影响，用什么研究方法。

用spss分析几个因素对某一因素的影响的方法：
整理数据，再定义变量，分析，因为你要分析农民收入和其他因素之间的关系，所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。
还有像statistics等这些功能项，作为默认就行。 解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，要看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。

扩展资料：
SPSS的相关要求规定：
1、SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
2、SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
3、SPSS作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
参考资料来源：百度百科-spss

4. 如何用spss做相关性分析？？要求详细步骤！

1、在spss的主界面上输入数据以后，通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。

2、这个时候来到一个新的窗口，设置检验对并选择威尔科克森。

3、下一步如果没问题，就直接进行确定。

4、这样一来会生成详细的数据结果，即可用spss做相关性分析了。

5. 用SPSS要怎么进行相关分析和回归分析

相关分析
两个定性变量之间的相关做卡方
两个定量之间的相关关系做pearson
一个定性变量一个定量变量做t或者方差
多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。

6. 怎么用SPSS分析相关性啊？

step1：建立数据文件    file——new——data；
       定义变量        选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量
                       名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。
                                        
Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）
                       
左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。
                       
（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：
Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量
       Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析
         Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知
（2）Test of significance选项
Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；
One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
（3）Flag significant correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%
 首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options

statistics为统计量，包括均值和标准差  叉积离方差和协方差
missing values 选择默认
点击continue——ok
输出结果（下图）
 
 
相关系数为0.975，显著性p=0.000<0.01,有统计学意义
选用Kendall 肯德尔，结果如下：

选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：
 
 画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

7. 在SPSS中，分析两个变量之间的关系，是要用什么方法。

数据收集好了吗？
做专业数据统计分析，找我吧

8. 怎样用spss分析这两组数据的相关性

spss的步骤如下：
1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框
2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）

3、点击OK即可，出现如下结果

方法步骤：
1：选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

2：从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。

3：为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。

4：打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

5：然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。

6：点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。