如何将Fei线性-2分析转换为Fei线性-2分析Fei对数回归和先拿原始数据再做线性-2/ 。回归 分析方法的定义“回归 分析”，spss进行线性-2分析时，以指数型为例，如果数据符合yAe^x的形式，那么就可以对数据两边，测试数据中的因变量取为对数后，原始数据就变成了线性 data，可以用-1 回归的方法计算得到 。
1、在统计学中为什么要对变量取 对数 对数变换是一种常见的数据变换方式 ， 数据变换的目的是使数据的呈现方式接近我们所期望的假设，从而进行更好的统计推断 。但是需要注意的是对数转换在数据是离散变量的情况下要格外小心！(为什么)为什么需要做数据转换？直观来说就是更方便的找到数据之间的关系(可以理解为更好的数据可视化) 。举个栗子的例子 。下图左图是各国人均GDP与城市人口数量的关系 。可以发现人均GDP严重左倾，可以预测回归方程存在明显的异方差 。但是如果把GDP转换成对数，可以发现线性之间有更明显的关系 。
因为我们在度量相关性时使用的皮尔逊相关系数是检验变量之间的关系线性，所以只有当两个变量服从不相关的二元正态分布时 ， 皮尔逊相关系数才会服从标准t分布，但如果变量之间的关系是非线性，那么两个因变量之间的皮尔逊相关系数也可以是0 。所以数据转换后可以更方便地进行统计推断(t检验、ANOVA或线性-2分析) 。
2、spss进行 线性 回归 分析时,相关系数都符合,但是显著性不符合,如何调整...是要调整数据还是要调整什么？线性 回归 ， 相关系数只表示系数之间的相关程度 。但如果自变量对因变量不显著 ， 只能说明自变量对因变量影响不大，可以考虑其他与因变量关系更大的变量 。或者在自变量较多的情况下 ， 用逐步回归的方法提取与因变量相关性最大的自变量 。偏相关系数说明不了什么 。我们做实证研究的时候，也就是做回归等等，一般看三点 。一个是相关系数，看因变量和自变量是否相关 。
【对数线性回归分析,spss怎么做对数线性回归】第三，自变量的系数对因变量是否显著，p值小于0.05说明自变量对因变量显著 。如果自变量的p值大于0.05，说明自变量对因变量的意义不大 ， 这个自变量没有意义 。所以，如果变量很多，我们来做个循序渐进回归 。如果变量很少，做一步一步的回归很可能最后只剩下一个变量 。步步为营回归是一个模型优化的过程，可以更好的解释自变量和因变量之间的关系 。一般在回归之后效果不好，就要一步步优化你的线性模型 。
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