spss可靠性分析出现警告“用于分析的个案太少”

1. spss可靠性分析出现警告“用于分析的个案太少”

spss可靠性分析出现警告“用于分析的个案太少”？SPSS作为全球顶级好用的统计分析软件，在国内的普及是比较成功的，入门和进阶的教材也极为丰富，可以说在各大高校、科研院所、市场调研公司、金融、零售、互联网等行业企业都有应用，江湖人送绰号“傻瓜统计软件”。即便是推广如此繁荣，但在实际使用当中，仍然有许多问题出现，有些问题甚至让人抓狂。
陷阱1：下载及安装问题
SPSS是商业付费软件，对于大型企业、高校来说这点钱并不算多，但是对于个人用户来说，还是非常高昂的。就国内的行情来说，多数个人用户并不会付费，所以催生了一系列有关“哪里下载”、“过期”、“如何破解” 等问题，
除此之外，有不少人埋怨“安装不了”、“乱码出错”等奇怪现象，在此提醒各位，SPSS软件的安装包要根据自己电脑配置来选择对应版本，首先要搞清楚电脑系统配置，下载匹配的软件。
陷阱2：忽略统计方法假设条件
注意啊，我说的是“忽略”不是“忽视”，忽略要比忽视更为严重。非常多的统计方法是有假设条件的，最知名的就是符合正态分布，严格来说，只有满足这些假设条件，由此得到统计结论才靠谱。但是我们发现了太多人在使用一些统计方法是只管把数据扔给SPSS等（其他比如SAS、R）统计软件，从不考虑假设条件，完全自动忽略，就像没看见一样。如此这般得到统计结论，质量可想而知的。
陷阱3：看似漂亮实则垃圾的结果
包括SPSS在内的各大统计软件，都有一个类似的问题，不管使用者的经验水平怎么样，只要给软件命令，它就会自动输出一大堆亮眼的统计图形、统计结果，鲜艳夺目可视化程度极高的这些图形，往往让使用者忘记了分析目的是什么，在成片的图表中往往会隐藏一些垃圾结果，看似漂亮实则可能是一个大大的诱惑，降低了使用者辨别关键结论的能力。
陷阱4：追求高大上的统计模型
有些研究题目，分明是一个差异检验的问题，但他（她）就是铁了心的要建回归模型，要建主成分模型，甚至有人为了让论文里面多一张漂亮的谱系图，强行对数据进行谱系聚类，而不顾论文整体的分析思路。
这个问题可以通俗的理解为“为了分析而分析”。
陷阱5：不重视样本量的要求
在调查问卷数据分析方面，没有统计经验的人很少顾及样本量的问题，按照自己的想法和自己所能顾及的范围收集数据，但在研究课题/项目的介绍里面却敢大胆的说这是一份全国xx的调查研究。这样的问题真不少。
陷阱6：得不到预期结论就改数据
这简直是致命的问题。有人在实验设计之初、问卷设计阶段、课题开题阶段没有提前仔细的考究使用什么统计方法，要如何取数据，等到分析阶段，直接懵逼了，预期的结论没出现，想要的结果得不到证明，满世界找人问“我该怎么办？”，甚至潜台词就是“如何修改数据”。
统计应用的每一部分都带有主观性和不确定性，使用SPSS做统计分析，我建议不要一开始就奔着主观的预期结论去收集数据，最好的办法就是多读参考文献，多读各类统计教材，熟悉你将要使用的统计方法的具体要求，避免出现最后时刻才“幡然醒悟”，显然为时已晚。

2. 关于SPSS相关分析问题

有没有相关性主要看P值也就是sig.(two-tailed)，
大于0.05不显著，小于0.05显著，小于0.01极显著。
而上表可知，customersatis与brand value P值为0.396，与nutritional为0.689；
brand value与nutritional为0.830。都大于0.05，可以说三者都没有相关性。
相关性指的就是线性相关，有没有相关性看散点图是否趋于一条直线，而上面三个图点很分散，完全没有趋于一条直线，也因此与表中的结论相一致，三者间都没有相关性。

3. SPSS相关分析结果请教?

这是一个两个变量之间的相关性分析结果。
使用的参数是Pearson指数。
Pearson
correlation是一个相关系数，它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中，这个数值的绝对值为
0.622，说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值<
0.3的话，那就是弱相关。
这个相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关(一个变量的增高引起另一个变量的增高)，如果为负号，则为负相关(一个变量的增高引起另一个变量的降低
)。
从Pearson
correlation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关。
Sig.
(2-tailed)是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig.
(2-tailed)
=0.018说明在(1-0.018)*
100=98.2%的几率上，上面的Pearson
correlation成立。一般而言，sig.
<=0.05的情况下，Pearson
correlation具有统计学意义。从你的结果来看:
两个变量之间为显著正相关(r
=
0.622,
p
=
0.018)。
N，是number的缩写，就是指出你的两个变量共多少个数据，从你的结果来看，共14个数据参加了运算。
*
Correlation
is
significant
at
the
0.05
level
(2-tailed).是指:
在95%的几率下，相关性是显著的。实际上，你不看这一行，从上面的sig.值就可以看出来了。

4. SPSS统计分析问题

虽然分组有两个但数据有三次，最好使用单因素方差分析(One-Way ANOVA)，一次性比较检验三次数据的均值差异。显著性检验结果不显著时，说明三次数据的均值差异在当前样本量下在统计上不可分辨，如果你对实验样本量和研究过程控制有信心，那么认为治疗无效果。如果显著性检验结果显著，那么做事后T检验，两两比较这三组，理想情况是实验组治疗前和正常对照组无差异，而和治疗后有差异，下结论前再仔细考察一下差异量真实值的医学意义。
    如果治疗前和正常对照组无差异，而和治疗后组的事后T检验不理想，那么再试试检验精度高的配对样本T检验，如果你的治疗组前后两次数据能配对的话。
    在统计技术上，单因素方差分析最好注意：留意均值差异的实际意义、留意检验方差是否齐、留意事后检验两两比较方法的选择。

5. 问一个关于SPSS软件分析的问题

这个题目考察的是一元线性回归，得到的结果是：营业收入（十万元单位）=2.157X广告宣传费用（千元单位）+68.592
将145代入公式得到：3813.57万元。

6. SPSS相关问题

检验和回归是两个完全不同的概念。
检验是分析两组或多组数据之间的差异性的（x之间）。回归是分析一组或多组（x1,x2...)与对应的一组（y）之间的关系的。
参数检验要求比较严格，数据既要符合“正态分布”又要符合“方差齐性”。
非参数检验倒是没这方面要求，但一般要先考虑参数检验，不符合条件再用非参。
线性回归完全没有“符合正态分布”这方面的概念的。
试想线性回归y=x。y值(1,2,3,4,5.....)，本身就是个一直上升的直线，
怎么可能符合正态分布（两头小，中间大）。
所以说，
问题1，如果数据只能用非参数检验，能做线性回归分析吗？
答：两者完全不是一码事。非参数检验是分析x间的，没有y的。如回归分析，要谁和谁回归呢。
问题2，做线性回归的是不是一定要符合正态分布的呢？
答：没有“符合正态分布”这方面的要求的，谈不上符合不符合。

7. 急求SPSS分析帮助

不好意思，现在刚看到，我给你列一下具体可以做的方面：
1、变量处理：要想委员会的人数与委员会的重要性，可以统计每个委员会得出的重要决定的数量作为因变量，而委员会的人数作为自变量。
2、变量分析：做相关想分析：person相关分析足够；人数做自变量，决议数量作为因变量；
3、注意：这样做出的结果并不一定是你想要的：人数越多越重要；
4、想得到你想要的结果的处理方法:对委员会的人数进行多少的排名，人数越多，统计到的重要决策的数量越多，使得人数与通过的重要决定的数量成正比，那么再做相关性分析，你的结论就完全成立了。
望采纳！

8. 在SPSS中，如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析？

分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下：
分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：
第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。
第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。 
第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。
SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）

扩展资料:
数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。
数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。
一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A’，‘B’，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。
在计算机中可识别的字符，一般都对应有一个ASCII码，ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变，对应的字符也会改变。所以，非数值型的数据，本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯，方便程序的编写，计算机高级语言，划分了数据的类型：
数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。
非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。
参考资料来源：百度百科:数值型变量