SPSS > 使用技巧 > SPSS路径分析是用来干嘛的 SPSS路径分析结果怎么看

SPSS路径分析是用来干嘛的 SPSS路径分析结果怎么看

发布时间:2024-11-25 15: 57: 00

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。

多自变量
图1:多自变量

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”。

数据分类
图2:数据分类

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。

线性回归
图3:线性回归

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。

第1组数据
图4:第1组数据

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。

标准化系数
图5:标准化系数

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。

第2组数据
图6:第2组数据

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。

标准化系数
图7:标准化系数

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。

双变量分析
图8:双变量分析

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。

设置界面
图9:设置界面

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。

相关性
图10:相关性

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。

汇总数据
图11:汇总数据

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。

标准化系数
图12:标准化系数

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”。

路径结果
图13:路径结果

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。

展开阅读全文

标签:SPSS数据汇总SPSS数据合并

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS逻辑回归是什么 SPSS逻辑回归二分类变量设置方法
当进行SPSS数据分析的时候,如果遇到的是二分类的变量数据,研究者通常会使用逻辑回归的分析方法,这可以适用于分类变量与多个自变量之间的关系分析。本文以SPSS逻辑回归是什么,SPSS逻辑回归二分类变量设置方法这两个问题为例,给大家介绍一下SPSS逻辑回归的相关知识。
2025-08-27
SPSS变量重编码怎么操作 SPSS变量重编码数值范围定义
当在处理多类数据变量的时候,变量的重新编码能够帮助研究者简化数据信息、提升数据分析效率,所以对于SPSS变量编码的方法掌握是较为重要的,例如将字符串表示的年龄阶段转换为多个数值代表的新变量。本文以SPSS变量重编码怎么操作,SPSS变量重编码数值范围定义这两个问题为例,简单介绍一下SPSS变量重编码的知识。
2025-08-27
SPSS Tukey检验是什么 SPSS Tukey检验怎么做
在数据分析领域,Tukey事后检验经常作为SPSS方差分析的重要结果,也就是被用来分析多组变量在某方面的水平均值是否具有显著差异,例如不同类型药物的治疗效果、不同款式产品的销售量、不同年龄段儿童的智力发育水平等等。本文以SPSS Tukey检验是什么,SPSS Tukey检验怎么做这两个问题为例,简单介绍一下Tukey检验的相关知识。
2025-08-27
SPSS如何进行多重共线性检验 SPSS多重共线性检验分析解读
多重共线性检验是一种常见的回归分析模型,用于检验各变量之间是否存在高度关联性,也是在实际的数据分析过程中使用较为频繁的几类分析模型之一。今天我就以SPSS如何进行多重共线性检验,SPSS多重共线性检验分析解读这两个问题为例,来向大家讲解一下多重共线性检验的相关知识。
2025-08-27
SPSS交叉验证是什么 SPSS交叉验证如何实现
在数据分析领域,如果想要对多组不同类型的变量进行交叉分析,研究者通常借助SPSS描述统计的功能应用来建立交叉表格,然后再依据交叉表的数值进行卡方检验。本文以SPSS交叉验证是什么,SPSS交叉验证如何实现这两个问题为例,带大家了解一下SPSS交叉验证的知识。
2025-08-27
SPSS多重响应交叉表怎么做 SPSS多重响应交叉表结果解读
多重响应交叉表工具是数据分析工作中较为常见的一种分析模型,我们可以使用交叉表工具来探究两个变量之间的关联性。今天我就以SPSS多重响应交叉表怎么做,SPSS多重响应交叉表结果解读这两个问题为例,来向大家讲解一下多重响应交叉表的相关知识。
2025-08-27

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: