spss怎么对所有变量取对数
spss教程：回归分析：[7]对数线性模型？
spss教程：回归分析：[7]对数线性模型？
1、基本原理：将分类变量（解释变量）看做因素或解释变量，将单元格的观察频数看做因变量（反应变量），在某种假设前提下，如服从poisson分布或多项分布，把期望频数的自然对数表示为各分类变量的主效应及各阶交互效应的线性函数。
如何对数据进行标准化处理？
在EXCEL中消除量纲，没有现成的函数，要组合作用，步骤如下：
第一步：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；
第二步：进行标准化处理：
xij￠＝（xij－xi）／si
其中：xij￠为标准化后的变量值；xij为实际变量值。
第三步：将逆指标前的正负号对调。
标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平
spss中为何对数据进行ln对数转换？
在spss软件中对数据进行ln对数转换的目的是减少数据之间的差异性，避免因为量纲差异太大导致分析结果出现偏差。
spss公式怎么录？
步骤1：将Pj对数转换，菜单Transform——Compute，目标变量自己设置一个新变量名用来保存对数转换的结果，表达式中为LN(Pj)或者LG10（Pj），完成点击OK。
步骤2：建立回归模型，菜单Analyze——Regression——linear
因变量(dependent)窗口中放入Eij，自变量（independent）窗口放入Pj，点击OK在output窗口的coefficient窗口中可以看到系数（B对应的这列数据），Constant代表的是ai，下面一个则是bi。
当然，上面给出的只是线性回归分析的一般过程来求解参数a和b，至于这个模型是否有效，需要看一个模型的相关检验，大致可以看下：
1.决定系数R（约接近1效果越好）；
2.另外看下方差分析（ANOVA），sig值越小越好（一般起码小于0.05）
3.最后看下两个估计出来的参数a和b是否显著，看coefficient中的sig值（越小越好，小于0.05）
如果模型能满足上面三项检验，一般模型和参数都有意义，否则要考虑对模型进一步调整，或者考虑其他方式。 上海神州培训中心