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AI赋能数据分析第一讲
Julius.ai复制信度检验结果

AI赋能数据分析第五讲-复制多元线性回归结果
(注:亲测上述多元线性分析prompts准确率超过85%,需要进阶版prompts可以与我联系muxi_educator)依次点击菜单:Analyze(分析) → Regression(回归) → Linear(线性)Dev.)、相关系数(Pearson r)、显著性(p 值)以及样本量(N)。- 将因变量(Dependent)拖入 因变量框;5. 模拟杜宾-沃森检验(Durbin-Watson)

AI赋能数据分析第三讲-复制探索性因子分析结果
第二是提取因子标准,特征值大于1(Kaiser标准),勾选碎石图和为旋转因子解。例如,在问卷研究中,我们可能有 20 个测量题项(观测变量),EFA可以帮助我们发现这些题项实际上可以归属于 3个潜在维度(因子),如"满意度"、“信任”、“忠诚度”。勾选保存为变量,SPSS会自动为每个提取的因子生成一个得分变量,用于后续分析。勾选取消小系数,常用阔值0.4或者0.5,表示仅显示载荷绝对值大于0.4的

到底了







