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SPSS线性回归分析如何分析 SPSS线性回归分析如何看结果

发布时间:2024-12-29 09: 00: 00

电脑型号:华硕K555L

软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0

系统:win10

线性回归是通过某一组或多组变量,来预测某一要素的未来发展趋势,常常出现在销售市场的数据分析工作中。接下来,我就以“SPSS线性回归分析如何分析,SPSS线性回归分析如何看结果”这两个问题为例,来向大家讲解一下线性回归的相关知识。

一、SPSS线性回归分析如何分析

进行数据分析工作,当然离不开一款优秀的数据分析软件。在这里,我就使用SPSS这款软件,来为大家演示一下线性回归的具体操作流程。

进入SPSS的操作界面,在文件选项窗口中,使用“打开”命令,导入需要进行分析的数据源。

导入数据
图1:导入数据

数据导入过程中,我们可以在操作界面提前“预览”数据的显示效果,同时还可以查看数据的分析范围。在这里,我导入了某款产品在第一季度的销售额以及最低销售额,以此来查看它们与年终销售之间的关系。

预览数据
图2:预览数据

数据导入后,切换到“分析”选项,依次选择其中的“回归-线性”命令。

线性回归
图3:线性回归

进入线性回归的设置界面,我们将年终售价放入到因变量的选项框中,将第一季度售价和年度售价低峰放到自变量选框。随后,点击“统计”命令。

因变量&自变量
图4:因变量&自变量

在选取统计方式时,选择默认的“估算值、模型拟合以及共线性诊断”。选择完成后,依次点击“继续和确定”命令,开始进行数据分析。

统计设置
图5:统计设置

二、SPSS线性回归分析如何看结果

短暂加载后,软件会弹出数据分析的结果。下面,我就带大家来查看一下线性回归的数据分析结果。

首先,需要查看的是“ANOVA”。在这里,如果它的显著性是大于0.05的,说明此数据是没有意义的,反之则是有意义的。

ANOVA
图6:ANOVA

接下来,滑动到“系数”界面,需要分别查看两个因子的显著性是否都小于0.05。如果某一因子的显著性大于0.05,说明该因子与因变量不存在变化的关联性。

系数
图7:系数

而通过共线性统计中的“容差和VIF值(方差膨胀因子)”,可以查看数据的合理性。如果出现某一数据的容差小于0.1,VIF值大于10,那说明该组数据的合理性有待评估,需要对原始数据进行调整,才能生成更加合理的线性回归结果。

容差和VIF值
图8:容差和VIF值

随后是“标准化系数”,若系数为正,则说明该项因子对最终结果是正向影响;若系数为负,则说明该因子对最终结果是负向影响。同时,它们绝对值的大小也决定了各自对最终结果的影响比例。如图9所示,第一季度售价的绝对值是大于年度售价低峰的,这就说明,第一季度的售价其对年终售价的影响是大于低峰售价的。

标准化系数
图9:标准化系数

三、小结

以上,就是关于“SPSS线性回归分析如何分析,SPSS线性回归分析如何看结果”这两个问题的回答了。如果大家想了解SPSS的其他操作技巧,欢迎前往SPSS中文网站,进入教程界面进行查询。

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标签:一元线性回归分析非线性回归

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