发布时间:2024-08-25 08: 00: 00
品牌型号:联想ThinkBook
系统:windows10 64位旗舰版
软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0.2.0
在很多数据统计工作中,都会应用SPSS进行数据的统计和分析,这样可以不仅可以提高数据统计效率,还可以让数据之间的关系更为直观化。在数据统计中线性回归是经常被使用到的,不过有些小伙伴对线性回归并不是很理解。下面给大家详细介绍,SPSS对数线性回归怎么做,以及SPSS对数线性回归结果怎么看。
一、SPSS对数线性回归怎么做
线性回归主要是指变量与变量之间的关系,或者变量与多个变量之间的关系。下面以身高和体重作为分析数据,来看看两者之间存在什么样的关系。具体操作如下。
1.将身高与体重数据导入到SPSS中,如下图,可以看见身高和体重两个变量的数据已经导入进来。
2.在菜单栏,点击“分析”中“回归”下的“线性”选项,打开“线性回归”参数设置窗口。
3.在“线性回归”窗口,将“体重”移动到“因变量”中,将“身高”移动到“”中。
4.点击“统计”按钮,在弹出的“线性回归:统计”窗口,勾选中“置信区间”选项,这个选项可以返回变量回归系数的可信区间,再勾选中“德宾-沃森”,这个选项是判断数据独立性的,点击“继续”按钮。
5.点击“图”按钮,在弹出的“线性回归:图”窗口,将“*ZPRED(预测值)”移动到X轴,将“*ZRESID(残差值)”移动到Y轴,勾选中“直方图”和“正态概率图”,点击“继续”按钮。
6.返回“线性回归”窗口后,点击“确定”按钮,就会生成身高与体重的线性回归报告。
二、SPSS对数线性回归结果怎么看
上文对身高与体重进行了线性回归分析,也生成了线性回归报告,下面就和大家一起解读。
在“模型摘要”图表中,可以看到R方的数值,R方的数值范围是0-1,越接近1,说明模型的拟合精度越高,这里的R方值是0.99,说明模型的拟合精度很高。
再来看德宾-沃森(简称DW),DW的值越接近2,残差变量越没有相关性,DW的值越接近0,残差变量正相关越强,DW的值越接近4,残差变量负相关越强。
ANOVN是方差分析的表格,表格中的F值是1433.024,显著性数值是小于0.001,说明数据模型是有统计学意义的。
在系数表格,根据身高与体重的B值,可以得到公式:体重=-87.517+3.450*身高,这个公式的意义是身高每增加1,体重就会增加3.450,这也从侧面说明数据是具有统计学意义的。
在正态分布直方图中,可以看到直方图有点偏离正态曲线,这提示数据可能是偏太的。虽然数据显示是有一些偏态,但是一些其他的原因也会导致图形呈现偏太,这就要以实际为主。
以上就是对线性回归结果的一个解读,这里需要注意的是,不同的数据样本分析出来的线性回归是不同的,大家在进行线性回归结果分析时,要以实际情况为准。
三、SPSS多元线性回归怎么做
多元线性回归是研究连续因变量与多个自变量之间关系的分析方法。下面在SPSS中给大家具体讲解,多元线性回归的具体做法。
1.将数据导入到SPSS中,依次点击“分析”-“回归”-“线性”,在打开的“线性回归”窗口,将“体重”移动到“因变量”,“身高”和“营养值”移动到“块(B)”,“方法”选择默认“输入”即可。
2.点击“统计”按钮,在弹出的窗口,勾选中“估算值”、“模型拟合”、“R方变化量”、“描述”、“共线性诊断”,点击“继续”按钮。
3.点击“图”按钮,在弹出的窗口,将“*ZRESID”选入Y轴,将“*ZPRED”选入X轴,勾选“直方图”、“正态概率图”,点击“继续”按钮。
4.点击“保存”按钮,分别勾选中“预测值”中的“未标准化”,和“残差”中的“未标准化”,点击“继续”,返回“线性回归”窗口,点击“确定”按钮,即可完成多元线性回归。
总结:以上就是SPSS对数线性回归怎么做 SPSS对数线性回归结果怎么看的全部内容。本文不仅给大家讲解了在SPSS中线性回归的方法,还给大家讲解了如何分析数线性回归结果。同时,也给大家讲解了如何在SPSS中做多元线性回归,希望能帮助到有需要的小伙伴。
作者:子楠
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