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SPSS回归方程怎么写 SPSS回归方程系数怎么看

发布时间:2022-08-31 19: 40: 45

品牌型号: DELL Vostro 3400

系统:Windows 10 64位家庭中文版(21H1)

软件版本:IBM SPSS Statistics(28.0.0.1)

回归分析是数据分析中常用的分析方法之一,它旨在确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。简单来说,回归分析就是分析变量X对变量Y的影响,那么SPSS回归方程怎么写,SPSS回归方程系数怎么看呢?今天就一起来看看吧。

一、SPSS回归方程怎么写

先将准备好的数据表格导入SPSS中,开始建立回归分析。在“分析”子菜单下的“回归”中有很多回归分析模型可供使用。

回归分析的类型
图1:回归分析的类型

在这么多种回归分析模型中,线性回归应当是很多人都比较熟悉也比较常用的分析模型之一,线性回归分析是根据一个变量的值来预测另一个变量的值,要预测的变量称为因变量,用于预测变量值的变量称为自变量。今天就以线性回归为例介绍一下SPSS回归方程的构建方法。

根据市场数据报告、行业实操经验以及历史数据趋势,初步确定自变量与因变量。

打开菜单“分析”-“回归”-“曲线估算”进入变量设置界面,将之前判断为自变量与因变量的变量分别置入相应位置,如下图所示,我们将销售业绩作为因变量,推广费用作为自变量,通过回归分析来研究两个变量间的变化关系。

曲线估算变量设置
图2:曲线估算变量设置

根据变量的数量与关系选择合适的模型,设置完成之后点击“确定”开始进行线性回归分析,在分析报告中可以看到模型摘要和参数估算值数据。

模型与参数估算
图3:模型与参数估算

分析报告中在模型摘要下方则是更为直观的估算曲线图。

模型与参数估算
图4:模型与参数估算

从图3所示分析报告可以看出,样本数据的对数模型与二次模型R方较为接近于1,变量显著,和样本观测值的拟合优度较好,具有参考意义。

根据参数估算值,其方程写法如下:

对数方程:Y=6.274+3.539lgx

二次方程:Y=3.903+2.854X-0.245X²

或者在输出报告中的曲线图上双击打开图表编辑器,选择对应的函数图形,右键选择“属性”,随后在“参考线”选项中,可以得到数值更精确的方程式。

图5:线性方程的方程式

二、SPSS回归方程系数怎么看

在上面的“曲线估算”中主要看了估值的R方、显著性以及参数的估值,接下来介绍一下“分析”-“回归”-“线性”中输出报告的方程系数解读方法。

在“线性”分析设置中,同样将变量置入对应的因变量与自变量设置中。

线性回归分析设置
图6:线性回归分析设置

点击“确定”开始进行线性分析并输出分析报告,在分析报告中先看模型摘要,模型摘要中会列出其线性模型的R值与R方值,R方值越接近1说明模型与实际数据越拟合。

模型摘要
图7:模型摘要

ANOVA表即方差分析表,其中有多个数据,用于进行回归方程的显著性检验。

ANOVA表
图8:ANOVA表

回归平方和:是回归值与均值之差的平方和,反映了自变量变化引起的因变量值波动;

残差平方和:也称剩余平方和,是实测值与回归值之差的平方和,是由实验误差及其他原因引起的数值波动;

在总偏差平方和一定的情况下,回归平方和占比越大,则回归方程的拟合性越好。

F检验:即方差齐性检验,常是用来分析使用多个参数的回归统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来预测因变量。

系数表
图9:系数表

其中非标准化回归系数体现自变量变化对因变量的绝对作用大小,而标准化回归系数反映的是不同自变量对因变量的相对作用大小,可以显示出不同自变量对因变量影响的权重大小。

显著性低于代表自变量于因变量之间的相关性,一般认为显著性<0.05时,即说明差异显著,回归方程的拟合度较高。

三、SPSS回归分析如何选择模型

在统计学中,回归分析的方法理论较为成熟,它可以确定变量之间的定量关系并进行相应的预测,反映统计变量之间的数量变化规律,在大多数情况下都能找到合适的回归模型,并具有一定的参考意义,那么该如何判断当前数据应该使用哪个模型呢?

方法也很简单,在将数据导入后,先通过SPSS菜单“图形”-“旧对话框”-“散点图/点图”来绘制散点图。

绘制散点图
图10:绘制散点图

从图形中观察样本数据分布情况是否贴近某个回归模型,这需要我们对常见的几种回归图形形状有一定的了解。

各种回归模型示例图
图11:各种回归模型示例图

实际需要分析的数据散点图分布可能不会和图11中一模一样,但可以根据样本分布的大致形状选择对应回归模型。

以上便是SPSS回归方程怎么写,SPSS回归方程系数怎么看的全部内容了,如果想要了解更多数据分析技巧,欢迎关注IBM SPSS Statistics中文网站。

 

作者:∅

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标签:SPSSIBM SPSS Statistics回归分析回归方程

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