spass数据去中心化处理
㈠ 如何做SPSS的调节效应
做SPSS的调节效应方法：
用回归，回归也有两种方法来检验调节效应，看下面的两个方程，y是因变量，x是自变量，m是调节变量，mx是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。检验两个方程的R方该变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
㈡ spass的标准化和stata的缩尾处理是一样的吗
不是一样的方法
㈢ SPSS回归分析中的数据转换问题
就是平方根转换，在compute里面去做，很方便的
我替别人做这类的数据分析蛮多的㈣ spss中的sig.F值偏大，如何修改数据
这个比较麻烦的
要懂理论才行㈤ 求spass数据分析
SPSS Trends-用强有力的时间序列分析工具做更好的预测
SPSS Trends可以完成多种任务，包括：
生产管理：监控质量标准
数据处理：管理预测系统的效能
预算管理：执行销售预测
公共政策研究：探讨民意
预测，能为组织计划提供可靠的科学依据。利用SPSS Trends提供的一些新功能，无论您是入门新手还是专家老手都能利用时间序列数据在瞬间建立可靠的预测模型。SPSS Trends是与SPSS完全整合地附加模块，这样您不仅可以随意支配全部SPSS的功能，您也可受益于专为支持预测设计的新特性。
因为这些工具能帮助您提出并管理计划，就获利面而言，有着相当之影响。正确的预测可帮助组织获得较佳的预期收益。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更精确地管理商务过程－所有这些改进都为组织的健康发展奠定基石。然而，运用时间序列数据建立预测模型并非易事。
SPSS Trends克服了所有传统方法的缺点，为您提供高级建模技术。与电子表格程序不图，SPSS Trends使您能够在建立预测模型时使用高级统计方法，而无需具备专业的统计知识。
籍由SPSS Trends,入门新手能够建立综合考虑多变量的成熟准确的预测模型，经验老手可以利用它来验证自己的模型。SPSS Trends能够简单快捷地建立预测模型，这让您更快获得您所需要的信息。
高效地生成和更新模型
无需一次次地重复设定参数、重新估计模型等费力工作，利用SPSS Trends您可以提高整个建立预测模型过程的速度。您将节省数个小时、甚至是数天的宝贵时间，同时不失您所建立的预测模型的质量及可靠性。
利用SPSS Trends，您可以：
·建立可靠的预测，不论数据的大小或变量的多寡
·籍由自动选取适合模型及参数降低预测误差
·使您组织内多数人能够建立预测模型
·更有效率的更新及管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其它模型的差异
·产生专家级的经验预测值、预测模型类型、模型参数值及其它相关输出
·提供可理解的有意义的信息给组织决策者，以利于企业进行正确预测
在创建预测模型时，您具有极大的灵活性。例如，利用SPSS for Windows您可以轻易地把交易数据转换成时间序列数据，把现存的时间序列数据转换到最适合您组织计划需要的时间区间。
您可以为不同层级的地理区域或功能区，甚至每个产品线或产品，同时建立单独的预测模型，而不论基于哪个层次的预测。
归因于新增的Expert Modeler, SPSS Trends可帮助您：
·自动确定参数配适最佳的ARIMA或Exponential Smoothing时间序列模型
·让您一次能够拟合数百条时间序列模型，无需一次次地重复相同的操作（每次只能为一个时间序列数据建立预测模型）
您还可以：
·输出模型到XML文件，当数据发生变动，无需重新设定参数或重新估计模型，您就可以实现新的预测
·模型以脚本形式写入到文件，以便自动更新
指导预测的初学者
如果您对建立时间序列模型不熟悉，或只是偶然应用时间序列模型，那么您将从SPSS Trends自动选择最适合的预测模型以及建模过程中为您提供指导的能力中受益匪浅。
利用SPSS Trends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或如何获得稳定的时间序列
·自动探查数据中的季节性、干扰事件、缺失值，并选择最恰当的模型
·探查离群值，防止它们对参数估计的影响
·图形展示数据、显示置信区间和模型拟合优度
模型建立和验证后，您可以把模型整合到微软Office应用程序中来实现结果共享。或者，利用SPSS的输出管理系统（OMS）www.infinityqs.cn，以HTML或者XML的形式把输出发布到企业的局域网上来实现共享。您也能够以SPSS数据文件的形式保存模型，这使得您可以继续探察所建立模型的一些特征，比如模型拟合优度。
为预测专家提供控制
如果您是经验丰富预测专家，您将同样受益于SPSS Trends、。因为您能够更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的主要方面。
例如，利用SPSS Trends的Expert Modeler您可以只在ARIMA模型或者只在Exponential Smoothing模型中寻找最佳预测模型。您也可以不利用Expert Modeler 而自行设定模型的每一个参数。同时，您也可以把Expert Modeler的结果作为初始的模型选择，或者用来检验自己建立的模型。
您也可以限制模型输出，如只输出拟合最差的模型－需要进一步检验的模型。这使您能够更快更有效地发现数据或模型中的问题
零售行业预测
Greg是一主要零售厂商的库存经理，他要负责5000多种产品，并利用SPSS Trends预测未来三个月每个产品的库存。SPSS Trends能够自动地为数千个变量建立预测模型，使得初始预测模型的建立仅仅需要几个小时，而不是几天。此外，还可以高效率地实现模型的更新。
由于公司的数据库每个月都以实际的销售数据更新，所以Greg把预测作为每月运行一次的批处理工作。通过这样做，他把新的数据整合并把预测期向前扩展一个月。
这样不需要重新估计模型就可以实现预测，极大地提高了处理效率。为了检验模型的能力，Greg利用批处理工作运行SPSS命令语法，来识别包含与由原始模型根据历史销售数据确定地置信区间相偏离的时间点的序列。对于这些序列 ，他运行另外一个批处理工作，来建立新的模型，以更好的拟合这些数据。
利用SPSS Trends，Greg实现了高效率高精度的预测，极大地提高了公司有效计划的能力。
系统需要
SPSS Base
其他系统需求根据平台的不同而异㈥ 如何做SPSS的调节效应
显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。
㈦ 怎么在SPSS软件中用多元线性回归做调节效应
回归做调节效应，是使用回归进行。但是更多是使用分层回归，即通过加入交互项后，看交互项是否显著，模型解释力度有没明显的变化，来判断调节效应是否存在。如果加入交互项后模型明显变化，或者调节项呈现出显著性即说明具有调节作用。在线SPSS分析软件SPSSAU中就有这个分析方法可以使用，以及有可能使用到sobel检验里面也有。
㈧ 如何用SPSS做中介效应与调节效应
调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。如果c 显著，说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 。2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ，若R2 2 显著高于R1 2 ，则调节效应显著。或者, 作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度。前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量。 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。步骤为：第一步检验系统c，如果c 不显著，Y 与X 相关不显著，停止中介 效应分析，如果显著进行第二步；第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel 检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误。 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计，包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M 第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化，即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量，以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析，还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归。检验主要看F 是否显著
㈨ spss中，变量去中心化是变量减去该变量的均值，那么zscore又是什么呢
中心化是减去均值，Z分数是再除以标准差，二者都是中心化的方法。
