SPSS对多个spss变量类型附值编码时可以从0开始吗，比如0=…，1=…，2=…，3=…

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-06-15 03:17 标签： spss双变量相关分析
aaaaaaaaaaa
SPSS变量的命名约定-1
作者:oqss 日期: 11:54:11
约定变量的命名在SPSS TM（1）
约翰&F&霍尔30日2006（2）
每当SPSS被调用时，它必须有一个文件的工作。 这个文件被称为作为活性文件，并且必须具有在它的至少一个变量。 想象一下，一个小规模的调查与党的支持，最后一个生日年龄，性别和支持工会（五点规模从1问题：&他们非法&，5：&给我的生活，让他们在存在&）。 这些仅仅是一些提出的问题，每完成问卷填写的数据超过一行。 因此，我们需要知道：
如何已被编码的数据为每个变量
哪一行，它是上
它是在该行的去向
它占用多少列
让我们假设我们的变量已被编码如下：
可变代码的行数列（S）
党的支持CON，实验室，LIB-DEM，1月27日
其他，&无&，&拒绝
联盟的支持1,2,3,4,5,8,9 2 34
性别男，女3 07
16岁- 90,99三月8日至9日
让我们假设，党支持类手从各自的类别编码成数字代码（1 = CON，2 = 3 =实验室，数字高程模型，LIB-4 = 8 =拒绝，0 =没有），但性已在其原始的，按字母顺序排列的形式编码。 以及支持工会的规模，有些人拒绝发表意见，其他人坚持以&不知道&：这些都被分别编码拒绝和8 = 9 =不知道。
，年龄已记录的实际年龄范围为16?90的最后一个生日，但有些人并没有给他们的年龄，这些都被编码为99。
在决定哪些变量，我们要为我们的分析中，我们必须首先给他们我们SPSS运行的所有名称。
SPSS中的变量名最多8个字母和数字的任意组合，但第一个字符必须是字母的字母表。 对于初学者来说可能更容易使用的变量名，它看起来像简单的英语（例如性别，年龄，PARTY，UNION），这些都是已知的作为的助记符名称（在希腊的内存），可能更容易记住。
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[img]标签 关闭SPSS分析里，做回归分析的时候很多自变量的显著性都超过了0.05”怎么解决？
所有的自变量都与因变量有较强的相关性，但做回归分析的时候很多自变量的显著性都超过了0.05。这是因为自变量之间的相关性太高还是别的原因？怎么解决？
②同一研究方向的多个自变量合并时，用平均数与做因子分析有啥区别？（做的是智能手机忠诚度影响因素分析，自变量分别分为硬件，系统，品牌等，到最后回归分析时只剩下两个有效的自变量……）最后模型的拟合度只有0.55，是不是太低？
按时间排序
谢邀。回答其中的两点问题，1.很多自变量相关性是0.55很多自变量相关可能存在一定的共线性，首先，可以从业务逻辑上进行判断，可以采取金字塔原理来进行memc分解，保证业务逻辑上无交叉，无遗漏，再考虑每个维度下有哪些指标，如果逻辑没有将业务和指标切分合理，会存在共线性。比如，gdp和投资之间是高度相关的，两个指标是综合指标和分解指标的关系，相关系数肯定高，这个时候会影响参数显著性和模型拟合效果。解决思路想到两个，一个是业务上相关且相关系数高的指标进行取舍，只选用其中的一个进行替代；另一种思路是用主成分分析，将相关性高的指标进行聚合，并用该中间变量来建模。2.模型拟合优度是不是太低。这个问题上楼已经回答了，理论上和实践中还是有差距的，实际工作中目的不同，对模型准确性的要求也不一样，比如，很多时候做销售决策，需要知道未来预期收入，可以对模型的拟合效果要求不那么高，只要模型预测准确率高，或者可以接受就行。如果做结构分析、变量影响因子大小，则对模型的拟合效果要求高些。
谢邀！1.变量自相关性太强了，做变量剔除吧，硬件，系统与品牌肯定是相关的呀！2.你说的应该是主成分分析，不建议使用，没法解释。解决上述问题后，拟合度到0.55好不好取决于你的数据是做题目拿来的还是实际生活中的数据，做题目这个拟合度有些低，实际工作中这个拟合度还算不错吧！
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你可能喜欢怎样在spss中将数值型变量转换成分类变量,比如将年龄转换成年龄段,并记为1,2,3等类
蜡人黄1106
在spss菜单中依次选择 转换——重新编码为不同变量,然后弹出一个对话框,将需要转换的变量（如图,假设a3就是年龄）选入“数字变量——输出变量”的框中,然后在右边输出变量下面的名称框中输入年龄段这个新变量名,点击更改按钮,接着点击旧值和新值按钮,然后弹出另一个对话框,如图所示,在旧值那一栏下面选择年龄范围,在右边的新值那栏下面输入赋予的新值,然后点击添加,OK即可,多次操作即可得到新的年龄段变量,比如图中给年龄段18——25赋予新值1,
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怎么样在spss中操作以下哑变量：G=α+β1X1+β2X2+β3X3+控（其中因为X是序数变量，所以设置了3个哑变量）
则X1=1；若X=3，希望过程详细.现在条件为，则若X=1，则X3=1！一定会追加分数的：X为0~3的级别，否则X3=0；若X=2，否则X2=0，则X2=1，否X1=0，我不知道在spss中如何进行这些操作
提问者采纳
换个方法，在选项中有一项是参数估计值这样你不需要预先设置哑变量，采用多元方差分析做线性分析，你只要把x分类变量直接纳入因子变量中 进行多元方差分析 得出的参数估计值就是一个回归分析的回归系数表
提问者评价
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其他1条回答
这个要手动设置的
能具体说下吗？谢谢啦
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