发布时间:2025-01-29 08: 00: 00
电脑型号:华硕K555L
软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0
系统:win10
逐步回归分析是一种建立线性回归的数据分析方式,其目的在于寻找出诸多自变量中,对因变量影响最大的几个要素。今天,我就以“SPSS逐步回归分析步骤,SPSS逐步回归分析结果解读”这两个问题为例,带大家了解一下逐步回归分析的相关知识。
一、SPSS逐步回归分析步骤
市面上的数据分析软件种类繁多,为了更好地向大家演示逐步回归分析的相关知识,在这里,我就选取个人比较中意的一款数据分析软件——SPSS,来向大家进行具体的示范操作。
1、打开数据:如图所示,进入SPSS操作界面后,点击文件选项卡底部的“打开-数据”命令,导入需要进行分析的数据文件。
2、回归线性:数据导入成功后,切换到分析选项卡,依次点击其中的“回归-线性”命令。
3、设置:进入线性回归的设置界面后,我们将幸福水平这一关键词拖拽到“因变量”窗口,将与幸福水平相关的性别、年龄、年收入和文化水平拖拽到“自变量”窗口。
4、统计设置:点击右侧的统计按钮,在弹出的统计界面中,依次勾选回归系数中的“估算值、置信区间、模型拟合、R方变化量、描述和共线性诊断”,以及残差底部的“德宾-沃森和个案诊断”命令,“离群数”设置为3。
5、图设置:图表设置界面中,我们将“ZRESID”放置在Y轴,将“ZPRED”放置在X轴,同时勾选下方的“直方图和正态概率图”。
6、选项设置:选项设置窗口中,点击步进法条件中的“使用F的概率”,概率为0.05;勾选“方程中包括常量”命令以及缺失值下方的“成列排除个案”选项。完成上述操作后,点击底部的“确定”命令,开始进行逐步线性回归分析。
二、SPSS逐步回归分析结果解读
如下图所示,SPSS在进行短暂的运算后,会弹出对应的结果查看器。在结果列表中,我们首先需要查看模型摘要中的“R方和调整后R方”。它们越接近0.05,就说明数据与模型的拟合程度越高。
同时还需要查看系数表格中的“未标准化系数和标准化系数”。它们的系数值越大,则说明该要素对幸福值的影响程度越高。
底部图表中的直方图,则可以说明该组数据在进行模拟分析时,是否是通过“正态分布”法进行演算的,代表了数据分析的合理性。
而下方的正态P-P图表,则对数据进行了详细地排列和划分,大家可以在此表格中查看每一组数据的具体分布情况。
三、小结
以上就是关于“SPSS逐步回归分析步骤,SPSS逐步回归分析结果解读”的解答。如果逐步回归的分析结果不理想,则需要返回编辑界面去查看数据是否具备完整性,同时还要考虑数据样本的量是否足够大。如果大家想要学习更多关于回归分析的相关知识,欢迎前往SPSS的中文网站,在搜索框中输入对应关键词即可。
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