论文如何研究三个变量之间的关系

三个或三个以上变量的相关关系称为复相关。

两个因素之间的相关关系叫做单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量。三个或三个以上因素的相关关系叫做复相关，即研究涉及两个或两个以上的自变量和因变量。复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算,只能采取一定的方法进行间接测算。一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标，它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大，表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)：多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方，那么复相关系数就是确定系数的平方根。

1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的。因此,对spss而言,x1、x2、x3、y1、y2、y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算,你或许可以得到你所说的x与y之间的相关性,但这种相关性只是你推测的定性描述而已,是不能定量描述的。3、主成分分析,目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度,方便分析,这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把x1、x2、x3降维成一个变量,因为只有三个维度,已经很少了,这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析,只有一个因变量,可以有多个自变量,最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子,实际中一般是不会有这样的分析案例的。

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。