sps數據年齡怎麼分

❶ 在SPSS中，如果分析多個因素對某一結果的影響程度應該用什麼分析

分析多個因素對某一結果的影響程度應該用數據分析。主要的方式如下：

分析多個因素對某一結果的影響程度主要分為三步：

第一步是整理數據，首先定義變數，這個是比較重要的一步，但難度不大。

第二步：分析 由於你要分析農民收入和其他因素之間的關系。所以確定農民收入為因變數，而其他為自變數。通過analyze下面的regression來完成。即把農民收入選進因變數，其他（除年份和總計）作為自變數分析。當然裡面還有像statistics等這些功能項，你作為默認就行了。

第三步：解釋模型。認定你的模型做的好不好要看檢驗的結果，這里看R值。如果R接近1，則說明模型和實際擬和的效果比較好。你的模型R值達到了0.9多，說明效果非常不錯。

SPSS中做Logistic回歸的操作步驟：分析>回歸>二元Logistic回歸，選擇因變數和自變數（協變數）

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數值型變數（metric variable）是說明事物數字特徵的一個名稱，其取值是數值型數據。如「產品產量」、「商品銷售額」、「零件尺寸」、「年齡」、「時間」等都是數值型變數，這些變數可以取不同的數值。數值型變數根據其取值的不同，又可以分為離散型變數和連續型變數。

數據形式在計算機中的表示主要有兩大類：數值型變數和非數值型變數（如，字元、漢字等）。數值型變數指，被人為定義的數字（如整數、小數、有理數等）在計算機中的表示。這種被定義的數據形式可直接載入內存或寄存器進行加、減、乘、除的運算。

一般不經過數據類型的轉換，所以運算速度快。具有計算意義。另一種非數值型的數據，如字元型數據（如『A』，『B』，『C『等），是不可直接運算的字元在計算機中的存在形式。具有信息存儲的意義。

在計算機中可識別的字元，一般都對應有一個ASCII碼，ASCII碼為數值型的數據。ASII碼值的改變，對應的字元也會改變。所以，非數值型的數據，本質上也是數值型的數據。為了接近人的思維習慣，方便程序的編寫，計算機高級語言，劃分了數據的類型：

數值型數據有：整型 單精度型 雙精度型。

非數值類型數據有：字元型 或 布爾型 或者 字元串型。