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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。

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标签:SPSS数据汇总SPSS数据合并

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