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spss多元回归分析怎么操作 spss多元回归分析数据解读

发布时间:2024-07-21 09: 00: 00

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics试用版

多元线性回归用来分析多个变量间是否存在相关关系。多元线性回归分析应用领域较广,如医学,体育学,社会学等。借助SPSS统计软件,我们可以非常简便的完成多元回归分析。关于SPSS多元回归分析怎么操作,SPSS多元回归分析数据如何解读,结合实例,本文向大家作简单介绍。

一、spss多元回归分析怎么操作

多元回归分析位于SPSS回归分析功能中。进行分析前,首先录入数据,如图1所示,分析M与X,Y,Z之间是否存现线性相关关系。

待分析数据
图1 待分析数据

依次点击【分析】,【回归】,【线性】,进入SPSS回归分析功能。

进入线性回归分析功能
图2 进入线性回归分析功能

在弹出的窗口中,将M指定为因变量,将X,Y,Z指定为自变量,点击【统计】按键,在弹出的窗口中,勾选估算值、模型拟合、描述、共线性诊断、德宾-沃森,点击【继续】。

设置分析参数
图3 设置分析参数

点击【图】按键,在弹出的窗口中,将ZRESID指定为Y,将ZPRED指定为X,点击【继续】。

设置绘图参数
图4 设置绘图参数

点击【保存】按键,在弹出的窗口中勾选预测值-未标准化,残差-未标准化,点击【继续】,点击【确定】。

设置标准化参数
图5 设置标准化参数

以上就是使用SPSS进行多元线性回归分析的步骤,分析结果如何进行解读,我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss多元回归分析数据解读

首先查看模型摘要表格,该表格反映了线性相关关系的强度,以及残差是否独立。

R方为0.998,说明因变量99.8%的变化可以由自变量变化解释,线性相关关系强度较高。通常认为德宾-沃森处于0-4之间时,残差满足独立性,本例中德宾-沃森值为1.968,认为残差独立。

模型摘要结果
图6 模型摘要结果

然后查看ANOVA表格,F值为1622.2,显著性为0<0.05,认为在95%的置信水平下,X,Y,Z中至少一个变量与M之间存在线性相关关系。

ANOVA分析结果
图7 ANOVA分析结果

查看系数表格,系数表格给出了多元线性回归方程系数和共线性诊断。首先查看各变量显著性,显著性小于0.05,认为该变量影响了因变量,显著性大于0.05,则认为该变量未影响因变量。本例中常量显著性为0.329,大于0.05,因此认为常量未影响因变量,未标准化系数B即为变量系数,在本例中方程为:

M=4.946*X+4.172*Y+3.074*Z

进行多元线性回归分析需要进行共线性统计,以避免变量间存在共线性。查看共线性统计项目,包括容差和VIF两个统计量,这两个统计量互为倒数,实际考察容差即可。若容差小于0.1,则说明两个以上的变量存在线性关系,进行多元线性回归分析无意义,若容差大于0.1,则说明不存在共线性,本例中容差均大于0.1。

线性相关系数
图8 线性相关系数

本文向大家介绍了SPSS多元回归分析怎么操作,SPSS多元回归分析数据解读的内容。进行多元线性回归分析要注意残差是否独立,变量是否存在共线性,否则将导致错误的分析结果。

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标签:回归分析回归模型SPSS多元回归分析

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