利用SPSS分析时，如果分析多个自变量多个因变量对因变量是否有影响，是否可以用Spearman相关分析就可以了？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-16 16:57 标签： 什么是自变量和因变量
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陈老师spss数据分析教程之Spearman等级相关性分析
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陈老师spss数据分析教程之Spearman等级相关性分析
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没有数据！
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我在做公司融资能力的影响因素的分析，用的是SPSS，现在选择了两个因变量和8个自变量。
准备相关性分析最后做回归分析。看了一些文献，发现有的选择两个因变量的是单独做两个回归模型。突然就想到可不可以用因子分析把这两个因变量的因子求出来，然后以这个因子作为因变量再进行多元线性回归分析，感觉这样模型解释能力是不是更好？
正在自学，问的问题可能看起来很浅显，谢谢大家指教！
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因子分析是处理自变量间多重共线性的，所以因变量不用做。再用方法前先搞懂方法原理，在做分析吧。
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因变量是根据研究设想来的，如果你认为一个变量是被影响、被预测的变量，那么它在回归分析等等方程中就是因变量。至于因变量是否需要因子分析，就要看因变量的结构，如果因变量的结构是多维的而不是单维的，或者多因子结构其含义更具体明确，和单一结构不同，则有必要做因子分析。就好比智力作为因变量，单纯一个智力总分有意义，但分成操作智力、言语智力、社交智力等具体结构，然后其他因素分别预测它们，可能比单纯一个智力总分更有意义。因为可能发现，这些因素只影响其中某些因子或者影响效果不同。简单说因变量不用做因子分析，只是想当然。
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【学习提要与目标】
客观世界中的许多现象都存在着有机的联系，而且这些联系可以通过一定的数量关系反映出来。例如，家庭收入与消费之间的关系、产品产量与单位成本之间的关系、广告费与商品销售额之间的关系等等。这些变量之间就其关系的变化来说，一般可分为两大类型：一是函数关系，二是相关关系。
函数关系是变量之间的一种一一对应的关系，即当自变量取一定值时，因变量可以依据确定的函数关系取唯一的值。客观世界中这种函数关系有很多，比如商品的销售额与销售量之间是一一对应的关系，在单价确定时，给定销售量就能唯一地确定销售额，再比如圆的面积与圆的半径之间的关系，等等。
相关关系是另一类普遍存在的关系。在实际问题中，变量间往往并不是简单的关系，也就是说，变量之间有着密切的关系，但又不能由一个或几个变量的值确定另一个变量的值，即当自变量取一定值时，，因变量的值可能会有很多个。这种变量之间的非一一对应的、不确定的线性关系，称之为相关关系。例如，子女身高与父母身高之间的关系，虽然两者之间存在一定的关系，但这种关系却不能像函数关系那样以用一个确定的数学函数描述。我们可以通过图形和数值两种方式，有效地揭示事务之间相关关系的强弱程度。
通过本章的学习，旨在使学生了解相关关系的概念、分类；掌握相关系数的计算相关系数的
样本相关系数反映了两变量之间线性相关程度的强弱。对不同类型的变量应采用不同的相关系数指标，但它们的取值范围和含义都是相同的。
一般地，相关系数的取值在之间。当时，表示两变量之间不存在线性相关关系；当时表示两变量是完全正相关，当时
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