排序case是所有數據都會隨之變化，不會產生變秩

嗯，你可以用spss中的define的方法把它全部轉換成1234，然后再變成數值，那這就是全部。

當然，你也可以把要改的數據全部復制到excel中(換句話說，你本來就是從excel出來的，找到原始數據就行)，在

使用縮減的主成分數據進行后續分析。

首先，確定電腦中已經安裝了SPSS軟件，打開要處理的數據。

2

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點擊"計算變量和欠"轉型與創新在菜單欄中。

三

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在彈出的對話框中，輸入計算的平均值名稱，并在"數字表達與設計用加號把它連接起來。

四

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輸入完所有變量后，要用半角括號括起來，然后除以相應的數，就可以算出它們的均值了。

五

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在輸入框中按

不是，數據標準化的目的是統一變量的單位(不適用于不同單位的變量之間的直接統計分析，標準化使所有變量的單位統一為sd)。我們用SPSS做主成分分析時，默認使用變量的相關矩陣進行運算，相關系數是一個標準化的統計量，也就是說主成分分析的過程已經包含了標準化的過程，不需要再對數據進行標準化。

號后臺有很多關于回歸分析的消息。作為最常見的統計分析方法，其在工作和生活中的應用需求巨大。這兩天給大家挑選案例數據，先從一元線性回歸分析開始。

一元線性回歸，顧名思義，是只有一個自變量的回歸模型，研究一個因素對結果的影響，可以用于預測，通常稱為簡單線性回歸分析。其模型表達式為:

YabXe

回歸的過程是確定截距A和回歸系數B的具體值，前提是模型具有統計顯著性。

看看這個案例: