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SPSS回归分析控制变量怎么设置 SPSS回归分析系数表怎么看

发布时间:2022/07/08 10:53:11

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics试用版

回归分析过程中,应该加入控制变量,以评估其他因素对因变量的影响,从而提升数据分析研究的可信度。借助专业的数据分析软件IBM SPSS Statistics可以快速实现带控制变量的多元线性回归分析,并给出是否接受该控制变量的判断,那么SPSS回归分析控制变量怎么设置,SPSS回归分析系数表怎么看?本文将向大家作简单介绍。

一、SPSS回归分析控制变量怎么设置

SPSS回归分析中的控制变量在块(Block)中进行设置,下面向大家介绍设置方法,我们录入数据,以VAR00003为因变量,以VAR00002为自变量,以VAR00001为控制变量,点击分析,回归,线性,如图1所示。

进入线性回归分析设置
进入线性回归分析设置

 

将VAR00003加入因变量,在块中,将VAR00002加入自变量,然后点击下一个,将VAR00001加入到自变量,这样就完成了控制变量的设置。此时点击确定即可,SPSS将进行线性回归分析,并输出结果。

在块中加入控制变量
在块中加入控制变量

 

本小节介绍了控制变量的设置方法,以及进行回归分析的步骤,下面向大家介绍SPSS回归系数表怎么看。

二、SPSS回归分析系数表怎么看

我们按第一小节中步骤进行处理。回归系数表如图3所示,我们首先查看模型1,查看B列,常量为3.786,VAR00002为2.048,代表拟合后的方程为:

VAR00003=2.048*VAR00002+3.786

对于模型2,查看B列,常量为4.368,VAR00001系数为-0.084,VAR00002系数为2.054,拟合方程为:

VAR00003=2.054*VAR00002-0.084*VAR00001+3.786

拟合系数的说明
拟合系数的说明

 

我们可以同时查看图4所示的模型摘要表格,对于模型1和模型2,R分别为0.978和0.979,按照R的含义,模型2的线性相关程度应该更高,但实际并不是这样,我们将在第三小节中进行解释说明。

模型摘要表格
模型摘要表格

 

三、SPSS回归分析需要注意的问题

在第二小节中,我们提到R水平更高不代表线性相关程度更好,还需要注意F检验和t检验结果。

图5是F检验结果,显著性均小于0.05,说明进行线性回归具有统计学意义,如果显著性均高于0.05,说明线性回归分析没有统计学意义,R水平再高也不能接受。

F检验结果
F检验结果

 

然后我们查看图6,模型2,VAR00001的t检验显著性为0.651,高于0.05,因此针对系数的t检验结果为不具有统计学意义,应该拒绝控制变量的加入,如果此值小于0.05,认为应该接受控制变量。

同时排除的变量表也说明,应该排除VAR00002,不接受控制变量。

系数及排除变量表
系数及排除变量表

 

以上就是进行带控制变量的回归分析 ,SPSS软件的操作步骤及结果解读。SPSS回归分析控制变量怎么设置?在块(Block)中进行设置即可,SPSS回归系数表怎么看?要结合F值,t值,以及系数R综合判断是否接受控制变量,回归分析是否具有统计学意义。

 

作者:莱阳黎曼

标签:IBM SPSS StatisticsSPSS教程回归分析二元回归分析

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