品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics试用版

SPSS是一种强大的统计分析软件，广泛应用于各种研究领域。在进行数据分析时，研究人员经常会遇到共线性问题。共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况，这可能会导致模型不稳定、参数估计不准确甚至无法得出有效的结论。因此，共线性诊断和筛选变量在SPSS中变得尤为重要。有关SPSS筛选变量不能共线，SPSS筛选出没有缺失值的样本方法的内容，本文向大家作简单介绍。

一、spss筛选变量不能共线

共线性诊断是指通过统计方法来检测自变量之间的相关性程度。在SPSS中，可以通过计算自变量之间的相关系数或方差膨胀因子（VIF）来进行共线性诊断。一般来说，当两个或多个自变量之间的相关系数超过0.7或VIF值超过10时，就可以认为存在共线性问题。在诊断出共线性问题后，研究人员需要及时采取措施来解决这一问题，以确保模型的准确性和稳定性。

共线性问题的解决方法之一是筛选变量。在SPSS中，可以通过逐步回归分析或主成分分析等方法来筛选变量。逐步回归分析是一种逐步添加或删除自变量的方法，以确定最佳的模型，减少变量之间的相关性，以解决共线性问题，提高模型的准确性和稳定性。

以图1所示数据为例，依次点击【分析】，【回归】，【线性】。

将y指定为因变量，将x1，x2，x3，x4指定为自变量，点击【统计】，勾选“共线性诊断”，点击【继续】。

点击【选项】，将“使用F的概率”进入设置为0.1，除去设置为0.11，点击【继续】，点击【确定】。

SPSS分析结果如图4所示，VIF数值较低，不存在共线性。根据排除的变量显著性，x4大于0.05，应予排除，x1和x3显著性小于0.05，予以保留。在排除x4后，模型取得最大R方值0.985，代表y的变化的98.5%可以由x1，x2，x3解释。

除了共线性诊断和筛选变量，研究人员还可以通过其他方法来解决共线性问题。例如，可以通过增加样本量、合并相关变量或转换变量等方法来减轻共线性的影响。此外，研究人员还可以通过使用岭回归、套索回归等正则化方法来处理共线性问题，从而得到更加稳健的模型。

很多情况下，数据可能还存在缺失值的情况，这种情况如何解决，我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss筛选出没有缺失值的样本方法

缺失值影响数据的准确性，我们可以按照下面方法筛选没有缺失值的个案。

依次点击【数据】，【选择个案】，如图5所示。

在弹出的窗口中，勾选“如果条件满足”，点击【如果】，在条件框中输入“体重>0”，点击【继续】，点击【确定】。

SPSS将对数据进行筛选，用斜杠标记存在缺失值的数据，如图7所示。

以上就是有关SPSS筛选变量不能共线，SPSS筛选出没有缺失值的样本方法的内容。SPSS共线性诊断和筛选变量是保证数据分析准确性和稳定性的重要步骤。研究人员在进行数据分析时，应当重视共线性问题，并及时采取措施来解决这一问题，以确保研究结论的可靠性和科学性。