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使用SPSS进行回归分析的方法总结

发布时间:2021/03/09 11:20:51

IBM SPSS Statistics 是强大的数据分析软件,SPSS全称Statistical Product and Service Solutions(统计产品与服务解决方案), SPSS可以帮助我们分析并更好地了解数据,以解决复杂的业务和研究问题。如今,SPSS已经被广泛运用于数据分析等各个领域。

本文将介绍几种常用的SPSS分析方法,例如SPSS回归分析,文中使用的软件版本为版本26,电脑系统为Windows 10 x64。

什么是SPSS回归分析

spss回归分析是研究事物或现象之间数量依存的关系的分析方法。

研究一个连续性变量(因变量)的取值随着其它变量(自变量)的数值变化而变化的趋势。

通过回归方程解释两变量之间的关系显得更为精确,可以计算出自变量改变一个单位时,因变量平均改变的单位数量,这是相关分析无法做到的。

除了描述两变量的关系以外,通过回归方程还可以进行预测和控制,这在实际工作中尤为重要。

案例:本案例采用的样本是对消费者信心指数的调查问卷统计表,用以建立用年龄预测消费者信心指数的回归方程。消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标。是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受,预测经济走势和消费趋向的一个先行指标。

具体过程:

打开软件,点击“分析”—“回归”—“线性”

将“index1”(总指数)选入因变量

将“年龄”选入自变量

其余默认

图1:回归分析操作步骤

结果分析:

图2:回归分析结果1

在Model Summary,即模型汇总表格中,我们可以看到相关系数为0.219,决定系数为0.048。

图3:回归分析结果2

从ANOVA,即方差分析结果图中我们可以看出,对回归方程显著性进行假设检验(F检验),显著性P<0.05,说明在本次分析中,模型有统计学意义。

图4:回归分析结果3

在Coefficients,即系数表格中,常数项为108.898,一次项系数为-0.358,对一次项系数进行假设检验的P<0.05,则认为总体的一次项系数非0,在表格中,Constant(即常量)为108.898,变量年龄的系数为-0.358,所以我们可以得到一元线性回归方程为:y= -0.358x + 108.898。

SPSS还有很多使用功能,如参数估计、统计推断,还需要大家自行运用IBM SPSS Statistics平台体会这个统计软件功能的强大。想要了解更多SPSS的使用技巧和统计学方法,欢迎访问IBM SPSS Statistics中文网站。

作者:Noel

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