发布时间:2025-08-29 08: 00: 00
电脑型号:华硕K555L
软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0
系统:win10
多重共线性检验是一种常见的回归分析模型,用于检验各变量之间是否存在高度关联性,也是在实际的数据分析过程中使用较为频繁的几类分析模型之一。今天我就以SPSS如何进行多重共线性检验,SPSS多重共线性检验分析解读这两个问题为例,来向大家讲解一下多重共线性检验的相关知识。
一、SPSS如何进行多重共线性检验
为了方便大家理解,在这里我使用SPSS向大家演示一下多重共线性检验的具体操作方法。
1、打开数据。如图所示,当我们进入SPSS的主操作界面后,切换到左上方的【文件】选项卡,使用其中的【新建】或【打开】命令,导入需要进行分析的原始文档。
2、回归线性。数据导入成功后,接下来就需要切换到【分析】选项卡,依次点击其中的【回归-线性】命令。
3、因变量自变量。当我们进入线性回归的设置窗口后,需要从左侧的变量列表中选择【因变量】和【自变量】选项,将它们拖拽到对应选框即可。
4、统计设置。随后点击界面右侧的【统计】按钮,进入其设置界面后,我们勾选其中的【共线性诊断】命令。
5、保存设置。完成共线性诊断设置,我们点击右方的【保存】按钮,勾选其中的【预测值-标准化】、【残差-未标准化】、【影响统计-标准化】以及【预测区间-平均值】等选项。
6、回归方法。完成以上设置后,返回主界面,在【方法】的下拉列表中找到并选择【前进】选项。选择完成后,点击【确定】命令开始进行分析即可。
二、SPSS多重共线性检验分析解读
讲解完多重共线性分析的操作方法,下面我再向大家演示一下如何来解读共线性检验的分析结果。
1、容差和VIF。进入多重共线性分析的结果查看器,找到【系数】表格,从中我们可以看到【容差】和【VIF】选项。如果容差值小于0.1,则说明存在严重的共线性,相对应的VIF值则大于10。
2、特征值。而下方的【共线性诊断】表格中,【特征值】越接近于零,则说明各组参数的共线性越明显。
三、小结
以上就是关于SPSS如何进行多重共线性检验,SPSS多重共线性检验分析解读的解答。多重共线性检验的操作方式非常便捷,同时在分析的过程中也能够自动筛选出那些重复错乱的数据,有效地保证了数据的可靠性,大家也快下载SPSS尝试一下吧。
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