SPSS线性回归如何构建 SPSS线性回归自变量筛选方法

品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，当自变量类型为定序或者定距变量的时候，我们可以借助SPSS线性回归的方法来建立变量之间函数变化关系的模型，这适用于自变量与因变量呈线性关系的情况，有助于后续的数据划分和定义。本文以SPSS线性回归如何构建，SPSS线性回归自变量筛选方法这两个问题为例，给大家介绍一下SPSS线性回归的相关知识。

一、SPSS线性回归如何构建

一般来讲，如果一个变量随着另一个变量的变化而变化，并且它们之间的变化关系呈直线趋势，我们就可以建立回归方程来描述变量之间的相互关系，这属于一元线性回归的操作设置。其中，皮尔逊检验的思路是把每组变量当作整体，并且选择一些有代表性的测量指标，由此用综合指标之间的关系表示原本多组变量的相关关系。

1、下图是游戏周边产品的销售信息，包括亚克力和铁皮周边的尺寸、销售量和单件利润。我们以游戏周边的尺寸长度和销售量为例，基于SPSS线性回归的思路分析一下产品长度和销售量之间的相互关系。

2、首先找到SPSS数据编辑窗口的分析模块，点击回归线性的选项，这样就可以进入单一因变量的线性回归分析界面，也就是一元线性回归的应用逻辑。

3、在线性回归的界面，我们把单件长度放入自变量的内容框，游戏周边的产品销售量放入因变量的内容框。一元线性回归的方程是y=a+bx，y是作为因变量的周边产品销售量，x是作为自变量的游戏周边产品长度。

4、然后点击线性回归的统计设置，在回归系数的模块勾选【估算值】以及95%的置信区间，并且需要后续结果呈现模型拟合和描述的统计情况。通过上述方法步骤，我们能够得到模型拟合结果、ANOVA单因素表格、相关性分析的结果。

二、SPSS线性回归自变量筛选方法

尽管线性回归的思路应用于分析变量之间直线趋势的变化关系，但是对自变量和因变量都有一定的条件设置，因变量为正态连续型变量，自变量为定序或者定距的分类变量。另外，当自变量是分类变量，需要进行虚拟化处理，也就是把研究类别转化为1，其他类别统一转化为0。我们可以根据相关性表格和Pearson product-moment correlation coefficient这两项进行一元线性回归的解读。

1、作为本文案例的游戏周边产品，亚克力和铁皮产品的单件长度和销售量的相关性数值如下，显著性数值小于0.001，表示游戏周边的销售量和单件长度之间存在显著的相关关系。

2、单件长度不仅是自变量，同时作为模型建构中的预测变量，模型R方数值为0.931，表明一元线性回归的模型拟合程度良好。

3、在ANOVA单因素分析结果中，回归的平方和为1.488E+11，F=241.022，显著性数值小于0.001，再次验证了游戏周边尺寸长度和销售量的线性关系。

三、小结

以上就是SPSS线性回归如何构建，SPSS线性回归自变量筛选方法的解答。如果想要查看定序或者定距自变量与因变量之间的关系，推荐运用SPSS线性回归的方法进行操作。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。