spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。整个操作怎么进行。需要基本思路。

Posted 2023-05-04

参考技术A

1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。

2、结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。

3、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。

4、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。

5、利用标准化后的数据进行聚类分析。

6、接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个。

怎样用SPSS做一元线性回归？具体怎么检验相关性

1、打开SPSS软件，在提示符后输入因变量y和自变量x的数据。

2、接下来使用R中作线性模型的函数lm()函数，lm(y~x+1)表示做有截距的线性回归模型，接下来lm(y~x)也是表示有截距的线性回归模型，lm(y~x+0)和lm(y~x-1)则表示过原点的线性回归模型，红色部分即为输出结果。

3、在上述结果中，只得出了回归方程的系数和截距，要提取模型信息就要用到summary()函数。得到的结果就比刚刚多了很多信息了。

4、接下来对所得结果进行分析：结果中Call部分列出了相应的回归模型公式，Residuals部分列出了残差的最小值点、四分之一分位点、中位数点、四分之三分位点和最大值点。

Coefficients部分中 Estimate 是回归方程参数的估计值，Std. Error表示回归参数的标准差，t value 即为t值，Pr(>|t|) 即为p值，后面的***为显著性标记，*越多越显著。

5、当模型通过检验，可用于预测，此时我们需要用到R中的predict()函数，假设要预测x等于0.16时y的值，其中interval="prediction"表示求预测点的值的同时要给出相应的预测区间，level=0.95表示求95%的置信区间。

6、分析结果： fit 值即为x=0.16时y的预测值，lwr和upr分别表示预测区间的上下限。一般的回归分析做到这里就可以了。

参考技术A 你问的是2个问题吧，如果做一元线性回归，就不用检验相关性。下面只是简单说下操作，希望对你有帮助。
1、一元线性回归
在spss里录入相应数据，自变量x，因变量Y，然后点击：analyze--regression--linear，在弹出框里，dependent选择因变量Y，independent选择自变量X，如无其他需求，其他可以默认，直接点ok就可以出结果。结果里，R值就是回归系数，ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距。最后方程：Y=B+Rx
2、检验相关性
以连续数据为例，点击：analyze--correlate--bivariate，在弹出框里，把需要检验相关的变量选择过去，没特别要求的，直接点击ok即可。结果里：横列对应的2个变量的pearson correlation那个数值就是相关系数，sig小于0.05就是显著相关。本回答被提问者采纳 参考技术B 分析--回归--线性，回归方程由标准化回归系数和变量组成，
检验：分析--回归--线性，Method为进入，统计量中，右边选择回归模式适合度检验，解释量的该变量、共线性诊断。系数表中，Beta值为标准化回归系数，查看其是否显著