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lingchu银虫 (著名写手)
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利用spss进行多因素方差分析时出现警告已有1人参与
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利用spss进行多因素方差分析，不显示结果，出现警告如下：Warnings The large number of columns in the design matrix will cause integer overflow. The large number of columns may be due to too many levels in one or more factors, or to higher-order interactions among factors with many levels. It may also be due to too many factors. Execution of this command stops. 为什么会这样？怎样才能解决我的问题？我一个有3个自变量（即3个控制变量） 急于解决，请数理统计高手帮帮忙，不胜感激！！ |
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2楼2015-06-08 11:37:24
lingchu
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现在是这种情况，一个因变量（例如叶片N含量），三个自变量（分别是温度、降水和海拔），因变量及三个自变量都是连续变量。首先我采用简单线性回归分别进行了温度、降水、海拔与叶片N含量的线性回归。但是由于三个自变量间也存在一定的相关性（温度和降水分别与海拔相关），我想考察三个自变量的综合效应以及每个自变量对因变量的解释能力。我采用了多元回归分析（但是好像多元回归要求自变量间不能有相关性？）。但是审稿人要求我采用GLM（General linear mode）进行分析，我之前也尝试过采用GLM，但是我不清楚应该把三个自变量分别分配到哪里？如果我将三个自变量都放入fixed factors 或是Random factors中，就得不到结果，出现上诉提到的warning。如果都放入covariate(s)中会出现分析结果，但是我看之前有人说如果自变量都是连续变量就要采用多远回归，就不能采用多因素方差分析？ |
3楼2015-08-21 20:10:08
lingchu
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| 现在是这种情况，一个因变量（例如叶片N含量），三个自变量（分别是温度、降水和海拔），因变量及三个自变量都是连续变量。首先我采用简单线性回归分别进行了温度、降水、海拔与叶片N含量的线性回归。但是由于三个自变量间也存在一定的相关性（温度和降水分别与海拔相关），我想考察三个自变量的综合效应以及每个自变量对因变量的解释能力。我采用了多元回归分析（但是好像多元回归要求自变量间不能有相关性？）。但是审稿人要求我采用GLM（General linear mode）进行分析，我之前也尝试过采用GLM，但是我不清楚应该把三个自变量分别分配到哪里？如果我将三个自变量都放入fixed factors 或是Random factors中，就得不到结果，出现上诉提到的warning。如果都放入covariate(s)中会出现分析结果，但是我看之前有人说如果自变量都是连续变量就要采用多远回归，就不能采用多因素方差分析？ |
4楼2015-08-21 20:11:46
bingshijiang
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5楼2015-09-07 11:50:30