SPSS中如何将下面的图例spss合并变量

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-16 08:44 标签： spss合并变量
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SPSS的两条回归曲线怎样画在一张图中，求高手
11:18:28 上传
怎样把两条回归曲线画在一张图中？
指点！类似这样的图，怎么做出？
载入中......
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论坛法律顾问：王进律师【图文】SPSS之图形功能---1.3_百度文库
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SPSS之图形功能---1.3
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&&本​章​介​绍​如​何​利​用​S​P​S​S​绘​图​统​计​图​形​,​以​及​如​何​编​辑​生​成​的​图​形​。​统​计​图​形​是​用​点​的​位​置​、​线​段​的​升​降​、​直​条​的​长​短​或​面​积​的​大​小​等​描​述​资​料​数​据​和​分​析​结​果​的​一​种​方​式​,​其​特​点​是​简​明​、​生​动​、​形​象​易​懂​。​掌​握​如​何​利​用​统​计​图​形​来​分​析​问​题​是​很​重​要​的​,​数​学​建​模​处​理​数​据​经​常​利​用​S​P​S​S​绘​制​各​种​统​计​图​来​分​析​数​据​。​
​
​统​计​图​形​包​括​：​条​形​图​,​线​性​图​,​面​积​图​等​,​不​同​图​形​可​能​有​不​同​的​数​据​要​求​和​适​用​环​境​,​使​用​时​一​定​要​考​虑​好​每​种​统​计​图​的​功​能​和​特​点​。
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spss数据录入与合并
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你可能喜欢SPSS中怎么做出如下图表（多个数据进行比较），详细步骤，谢谢啦_百度知道
SPSS中怎么做出如下图表（多个数据进行比较），详细步骤，谢谢啦
这是excel做的吧 spss做不出的 如果只做这个没必要用到spss 用excel效果更好
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就是EXCEL作的 插入图表就可以
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出门在外也不愁如何解释spss regression 和correlation 的一个图例分析 ?
如图，测学习烹饪知识和菜谱的关系， correlation 显示了相关性， 下面的 regression 该如何解释，最后结果是什么?&br&&br&&br&&img src=&/81ae659c8f05aaf0df3e94c_b.jpg& data-rawwidth=&757& data-rawheight=&391& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&757& data-original=&/81ae659c8f05aaf0df3e94c_r.jpg&&&br&&img src=&/5dadd0caeba92bb6c7abb8f_b.jpg& data-rawwidth=&390& data-rawheight=&126& class=&content_image& width=&390&&&img src=&/28ae03db417acb27f066d_b.jpg& data-rawwidth=&320& data-rawheight=&204& class=&content_image& width=&320&&&img src=&/a4edaec4d70c88d3470a00_b.jpg& data-rawwidth=&527& data-rawheight=&187& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&527& data-original=&/a4edaec4d70c88d3470a00_r.jpg&&&img src=&/9e3da14cc31_b.jpg& data-rawwidth=&598& data-rawheight=&211& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&598& data-original=&/9e3da14cc31_r.jpg&&
如图，测学习烹饪知识和菜谱的关系， correlation 显示了相关性， 下面的 regression 该如何解释，最后结果是什么?…
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主要看三个地方：R Square表示模型可解释的百分比，越接近于1越好，图中这个明显不好；R Square表示模型可解释的百分比，越接近于1越好，图中这个明显不好；sig=0.00，结果显著；sig=0.00，结果显著；模型最后结果来自于这张表，B指系数，线性回归方程是Learn cooking=Master chef cookbook×0.09+Without recipe×0.083+Try new recipe×0.259+Collect recipe×0.298+0.661；模型最后结果来自于这张表，B指系数，线性回归方程是Learn cooking=Master chef cookbook×0.09+Without recipe×0.083+Try new recipe×0.259+Collect recipe×0.298+0.661；这个线性回归方程的结果不是很好，Master chef cookbook和Without recipe的sig都大于0.05，等于这两个系数没啥解释性……如果每个变量都是评分，那么建议换回归模型，用二次等模型试一试。
这几个变量不能一股脑就全扔到一个回归模型里。这些自变量全部中高度相关，.337 - .585，很可能就存在Multicollinearity的情况，也就是自变量相关性太强，他们可能解释的都是同一部分方差。这个assumption需要靠variance inflation factor检验的，SPSS里面自带这功能。VIF太高的情况下需要对自变量特殊处理的，比如移除一部分等等
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