excel能对李克特量表做回归分析吗?

李克特量表是一种用于评估态度、价值观和行为的多级分类量表。在进行回归分析时，可以使用多元线性回归或分层回归等方法来探索各个变量之间的关系。
对于李克特量表的回归分析，首先要将李克特量表转换成数值变量，这一步骤通常称为编码。编码方法有很多种，如计数值法、等距法和等频法等。然后就可以进行多元线性回归或者分层回归分析了。
在多元线性回归中，需要将李克特量表编码成二元变量（如1和0），并假设每个个体对每个选项都有一个明确的反应。这样就可以建立一个二元变量与另一个或多个预测变量之间的关系模型。而在分层回归中，则可以考虑不同水平下李克特量表与预测变量之间的关系。
总之，在进行李克特量表回归分析时，需要根据具体情况选择适当的编码方法，并结合相关统计学方法来进行数据分析和解释结果。

Excel 是一款电子表格软件，可以用于数据分析和统计。在 Excel 中进行回归分析需要使用回归模板或编写自己的 VBA 程序。
对于简单的线性回归分析，可以使用 Excel 的回归模板。这些模板通常提供预处理功能、图形化界面以及结果输出等功能。通过输入相关的自变量和因变量数据，用户可以快速获得线性回归模型的参数估计值和统计信息。
如果需要进行更复杂的非线性回归分析，则需要编写自己的 VBA 程序。这种方法允许用户根据具体需求选择适当的函数类型，并通过迭代优化来拟合非线性模型。
无论是使用回归模板还是编写 VBA 程序，都需要确保数据质量和准确性。此外，在处理李克特量表时，还需考虑其特殊性质并采用适当的处理方法。
总结起来，Excel 提供了多种工具来进行回归分析，用户可以根据实际需求选择合适的方法来进行数据分析。

对于李克特量表的回归分析，可以使用统计软件中的多元线性回归模型进行。在建立多元线性回归模型时，需要将李克特量表转换为二元变量，通常采用分位数法或比例法来实现。然后将二元变量纳入模型变量中，并进行统计分析。需要注意的是，在进行回归分析时，要确保所选的自变量与因变量之间存在相关性，并且自变量能够解释因变量的差异。此外，还需要对回归结果进行检验和评估，以确保模型的可靠性。

Excel无法直接进行李克特量表的回归分析，因为李克特量表是一种二分类变量，而在Excel中主要用于统计和处理连续型数据。要进行李克特量表的回归分析，通常需要使用专门的统计软件或编程语言，如SPSS、R等。
对于李克特量表数据的回归分析，首先要明确研究目的和假设。然后将数据整理成合适的形式以便进行回归分析，并选择适当的模型和参数估计方法。在回归分析中，需要考虑非参数模型和参数模型两种情况进行假设检验，并对模型进行评估和选择。
此外，在进行李克特量表回归分析时还需要注意变量之间的相关性和多重共线性问题。相关性是指变量之间是否存在因果关系或者相关关系；而多重共线性则是指自变量之间存在高度相关性导致系数估计存在偏差。
总之，李克特量表回归分析是一项专业性强、技术要求高的任务，需要熟悉统计学基础理论并具备一定的编程能力。对于非专业人员来说，建议寻求统计学专业人士的帮助进行回归分析。

Excel无法直接进行李克特量表的回归分析，因为李克特量表是一种心理测量工具，通常用于评估个体的态度或意见。回归分析是用于预测变量之间的关系，而李克特量表本身并不具备这种关系。
然而，在某些情况下，可以通过将李克特量表转换为其他统计变量来进行回归分析。例如，可以将李克特量表转换成二进制编码或者哑变量，并在此基础上进行回归分析。
另外，在Excel中也可以使用其他工具来进行李克特量表的分析。例如，在SPSS软件中提供了专门用于处理李克特量表的功能模块，在这些功能模块中可以进行回归分析以及其他相关统计分析。
总之，虽然Excel无法直接进行李克特量表的回归分析，但通过转换数据格式或者使用其他专业软件来实现回归分析仍然是可行的。

excel不能对李克特量表做回归分析，需要用spss制作。
制作方法举例说明：
在市场研究中，经常要测量消费者的消费行为、态度、信仰和价值观，当然最重要的是测量消费者的消费行为和态度，往往采用一组态度量表进行测量，用1-5打分或1-9打分，经常提到的李克特量表。

2.上面的数据是为了测量消费者的生活方式或者价值观什么的，选择了24个语句，让消费者进行评估，同意还是不同意，像我还是不像，赞成还是不赞成等等，用1-9打分；
3.因子分析有探索性因子分析和证实性因子分析之分，这里主要讨论探索性因子分析！证实性因子分析主要采用SEM结构方程式来解决。
4.从探索性因子分析角度看：
一种非常实用的多元统计分析方法；
一种探索性变量分析技术；
分析多变量相互依赖关系的方法；
数据和变量的消减技术；
其它细分技术的预处理过程；
5.首先，24个可测量的观测变量之间的存在相互依赖关系，并且确信某些观测变量指示了潜在的结构-因子，也就是存在潜在的因子；而潜在的因子是不可观测的，例如：真实的满意度水平，购买的倾向性、收获、态度、经济地位、忠诚度、促销、广告效果、品牌形象等，所以，我们必须从多个角度或维度去测量，比如多维度测量购买产品的动机、消费习惯、生活态度和方式等；6.这样，一组量表，有太多的变量，希望能够消减变量，用一个新的、更小的由原始变量集组合成的新变量集作进一步分析。这就是因子分析的本质，所以在SPSS软件中，因子分析方法归类在消减变量菜单下。新的变量集能够更好的说明问题，利于简化和解释问题。7.当然，因子分析也往往是预处理技术，例如，在市场研究中我们要进行市场细分研究，往往采用一组量表测量消费者，首先，通过因子分析得到消减变量后的正交的因子（概念），然后利用因子进行聚类分析，而不再用原来的测量变量了。这是市场研究中因子分析的主要应用。其实，在多元回归分析中，如果多个自变量存在相关性，如果可以用因子分析，得到几个不相关的变量（因子），再进行回归，就解决了自变量共线性问题。
8.下面是要理解的因子分析的基本概念：
一种简化数据的技术。
探索性因子分析和证实性因子分析
因子分析就是要找到具有本质意义的少量因子。
用一定的结构/模型，去表达或解释大量可观测的变量。
用相对少量的几个因子解释原来许多相互关联的变量之间的关系。
描述的变量是可观测的——显在变量。
相关性较高，联系比较紧密的变量放在一类。
每一类变量隐含一个因子——潜在变量。
不同类的变量之间相关性较弱。
各个因子之间不相关。
9.下面通过SPSS Statistics软件来进行操作。

10.在进行因子分析前，务必明确数据集中24个变量是否存在缺失值问题,默认情况下系统采用Lisewase，也即是只要24个变量有一个缺失，该记录删除，也就是说如果样本存在大量缺失，可能造成因子分析的样本量大量收缩。

11. 在方法上，如果不是非常理解或有特殊要求，就选择主成份方法；这也是为什么在SPSS软件中没有独立的主成份分析，其实是包容在因子分析中了，记住一点：如果24个变量存在因子结构，用什么方法得当的结果基本相同。况且，市场研究采用量表24个变量的测量尺度都是一致的，如果没有特殊要求，默然选择抽取特征值大于1的因子，选择碎石图——也是表达因子选择的图示方式。因为是研究结构，所以从相关矩阵出发，实际上就是标准化后的方差矩阵，没有了量纲。接下来，选择因子旋转方法。

12.因子旋转是因子分析的核心技巧，也是期望得到的结果。旋转的概念就是坐标变换，不过旋转有正交和斜交旋转差别罢了，从解释因子结构的角度正交旋转是最容易解释的，得到的因子也是不相关的；斜交则得到的因子具有相关性，但更符合或能捕捉数据的维度，所以，有一种说法，如果是接下来要进行市场细分，最好采用斜交更好。当然，最常用的，一般采用最大方差旋转。 最后，有一个选择要完成，就是选项对话框。要选择按大小排序，并且将因子负荷小于0.4的都不显示，这样看的更清楚。

13. 从样本量角度看因子负荷，大部分市场研究样本量都在200以上。

14. 从结果可以看出，Bartlett球检验是显著的，说明存在因子结构，另外KMO=0.764，较适宜因子分析，一般KMO=0.8就是Excellent了。 接下来看因子方差解释，总的方差解释是63.448%，总共存在7个公因子，说明如果将来不用24个变量，而改用这7个因子可以说明原来24个变量的63.4%的变差。 如果只是看非旋转的话，就是主成份分析部分了，来看旋转后的结果：

15.可以看到因子排列非常恰当和明显，这都是因为在选项中选择了排序和压缩了小于0.4的负荷值！ 可以看到F1_6变量在3和4因子上都有负荷，这就产生了双负荷，如果存在大量的双负荷，就要考虑是否要斜交旋转了。

16. 最后，要完成回归分析命名。如果不能给出好的因子命名，放弃24个变量用7个因子变量都不知道意义，当然如何命名因子是个艺术活了。
17.一般的思考方式是：
1）先看意义，哪些变量负荷在一个因子上，是否能解释这些因子；
2）如果可以，选择因子名称；
3）如果不能给出恰当名字，就选择负荷变量的简称综合在一起，先代表着；
4）随着后续的分析，因子慢慢确定；到这里对理科特亮表做回归分析就完成了！

Excel不能直接对李克特量表进行回归分析，因为李克特量表是一种心理测量学中的连续变量。然而，在一些特定情况下，你可以使用Excel中的数据分析功能来处理李克特量表数据，并进行相关性分析或其他统计分析。
首先，你需要将李克特量表转换为数值型数据。通常情况下，你可以使用Excel的IF函数或逻辑函数来将每个选项分配一个特定的数值。然后，你可以使用Excel中的汇总统计函数（如COUNTIF、SUMIF等）来计算每个选项出现的次数和总分数。
接着，你可以使用Excel中的相关函数（如CORREL、COVAR等）来计算不同选项之间的相关系数或方差。这些函数允许你识别哪些选项与某些变量最相关，并确定是否存在某些变量对其他变量产生影响。
最后，在进行回归分析之前，请确保你已经正确地将李克特量表转换为数值型数据，并且了解回归分析所涉及的概念和原理。只有这样才能正确地理解和解释回归结果，并做出合理的结论。