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冰枫星雨
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没油什么大不了

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1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的。因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算,你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性,但这种相关性只是你推测的定性描述而已,是不能定量描述的。3、主成分分析,目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度,方便分析,这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量,因为只有三个维度,已经很少了,这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析,只有一个因变量,可以有多个自变量,最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子,实际中一般是不会有这样的分析案例的。

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背信弃翊

三个变量应该是只有两两相关,才能做回归分析,也才能做中介效应。本科毕业论文的选题中有三个变量,这三个变量之间是负相关,论文有意义,不难写。可以增加一个变量。可以再阅读文献,在已有的理论基础上考虑换一个变量,或是增添一个变量。

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~*诗情画意*~

毕业论文的变量是不固定的,一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。

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