电脑型号：华硕K555L

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

系统：win10

在现今的数据时代，学会数据处理是非常重要的一门技巧，而路径分析作为数据处理过程中比较重要的一个知识点，经常被运用到市场分析、实验校对以及可行性分析领域。今天，我就以“SPSS路径分析是用来干嘛的，SPSS路径分析结果怎么看”为例，来向大家介绍一下路径分析。

一、SPSS联合分析怎么做

想要进行数据的路径分析工作，离不开一款优秀的数据分析软件。在这里，我就以SPSS为例，来为大家演示一下路径分析的具体操作流程。

通过路径分析，我们可以查看在多个自变量的影响下，因变量的变化趋势，以及诸多自变量对因变量的直接或间接影响。如图1所示，我们以某款产品的销售额作为最终的因变量，以前端的颜色、价格、质量、销售种类、用户青睐作为自变量进行分析。

根据路径分析的规则，我们将上述要素分为三组，分别进行“数据对比”。

首先是颜色和销售种类。导入数据表格后，我们点击“分析”菜单栏中的“回归-线性”命令。

在弹出的“线性回归”设置窗口中，将因变量选择为销售种类，将自变量选择为颜色。设置完成后，点击底部的确定按钮，开始进行数据分析。

如下图所示，在查看器中，我们需要观察系数表格当中，颜色的标准化系数值。可以看到，这边的“标准化系数”是0.320。

接下来是对第二组数据进行整合分析，同样是“线性回归”设置界面，将因变量选择为用户青睐，将自变量选择为价格和质量。

如下图所示，同样是查看系数当中的“标准化系数”值，其中价格对用户青睐的影响值是0.943，质量对用户青睐的影响值是0.216。

接下来，我们切换到“分析-相关-双变量”设置界面，使用双变量工具对第三组数据进行整合分析。

将“价格、质量和销售种类”全部拖入到变量窗口当中，分析他们之间的相互影响性。

这一次，我们需要记录分析结果当中的相关性数值，其中质量的“相关性”数值是0.059，销售种类的相关数值是0.453。

完成上述基础的数据分析后，接下来是最后的汇总数据。我们将销售额放置到线性回归的因变量窗口当中，将剩余的“颜色、价格、质量、销售种类、用户青睐”等五个因素放置到自变量窗口中。点击底部的确定按钮，进行最后的分析。

在结果查看器的系数界面分别记录用户青睐、质量、颜色和价格，对销售额的“标准化系数”值。

二、SPSS联合分析结果解读

通过上文，我们讲解了如何对多因素影响下的变量数据进行路径分析。接下来，就是将这些数据的分析结果汇总到我们的初始表格当中。

如下图所示，颜色对销售种类的影响是0.320，而质量对用户青睐的影响是0.216，销售种类对于销售额的影响是0.453。这些都属于第一层级的“直接影响”。

除了第一层级的直接影响，还有“间接影响”。比如说颜色对销售额的影响，其影响值就是0.320×0.453=0.145，而价格对销售额的影响就是0.943×0.935=0.881，以此叠加。

三、小结

以上，就是关于“SPSS路径分析是用来干嘛的，SPSS路径分析结果怎么看”的解答了。欢迎大家前往SPSS的中文网站，下载并购买此款软件。相信在实际的操作过程中，大家一定会对路径分析有更深层的了解。