用回归,回归也有两种方法来检验调节效应,看下面的两个方程,y是因变量,x是自变量,m是调节变量,mx是调节变量和自变量的交互项,系数是a b c c'。检验两个方程的R方该变量,如果该变量显著,说明调节作用显著,也可以直接检验c'的显著性,如果显著也可以说明调节作用。
2.在spss中,打开线性回归的菜单,如图所示:
3.先将因变量【职业探索】、自变量【自我概念】、调节变量【社会支持】放入各自的框框。
4.点击下一层,设置第二个方程。
5.这第二层比第一层增加了一个交互项。
6.点击statistic,设置输出什么参数。
7.一定要选择R方改变量,点击continue,然后点击就好。
8.可以看r方的该变量,第二个方程,sig F change值小于0.05,证明调节效应存在。
9.看输出的结果,第一个红框是系数,也就是前面介绍的abcc',sig值是他们的显著性水平,交互项系数的sig值小于0.05,说明存在调节效应。
来CDA学业务数据分析师,SPSS理论结合实战进行项目数据分析,助你成为从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才,点击了解课程详情!
数据分析师一定要了解的大厂入门券,CDA数据分析师认证证书!
CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名
报名费用
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考试地点
Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试 >看看我所在的地哪里报名<
Level Ⅱ+Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州>看看我所在的地哪里报名<
报考条件
业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
建模分析师 CDA Level II >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
数据科学家 CDA Level III >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20