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。

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。

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。

分析报告中在模型摘要下方则是更为直观的估算曲线图。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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：∅