SPSS怎么做多元线性回归 SPSS共线性诊断怎么判断严重性

电脑型号：联想小新pro16ACH 2021

系统版本：Windows 11 家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

高考总分的构成是多元线性关系的一个典型例子，具体可表现为“总分=语文＋数学＋英语＋...”。在这个关系中，总分是因变量，语文、数学和英语等科目是自变量，因变量会随着各个自变量的变化而变化。那么假设存在一个因变量y，受到自变量x1、x2和x3的影响，但是我们并不知道具体是如何变化的，我们该如何判断他们之间的关系呢？这时候就需要多元线性回归出场了，多元线性回归就是一种研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的数学方法。本文中我就以SPSS为例，回答大家关于“SPSS怎么做多元线性回归，SPSS共线性诊断怎么判断严重性”的问题。

一、SPSS怎么做多元线性回归

SPSS做多元线性回归分析使用到了“回归”分析中的“线性”分析功能。通常来说多元线性回归分析包括以下几个步骤。

1、“线性分析”功能在“分析”下拉栏目中的“相关”的扩展栏中，我们首先要打开它的设置界面。

2、我们将选定的因变量和自变量放到相应的栏目中。此处选定的因变量为“价格”，自变量包括“4年转售价值”“马力”和“燃油效率”等等。

3、在“描述”中选择展示“估算值”“R方”“共线性诊断”和“德宾沃森残差”等数据。

4、在“图”中选择如图所示的散点图，并勾选“标准化残差图”以对残差进行检验。

5、接下来我们要选择保存“未标准化”的预测值。

6、参数设置完毕后，点击确定就会生成多元线性回归分析的结果了。我们主要观察的图表有“模型摘要”“ANOVA”“系数”和“共线性诊断”等。

二、SPSS共线性诊断怎么判断严重性

SPSS经过多元线性回归分析后会生成几个关于各项指标的数据表格，其中根据“系数”和“共线性诊断”两个表格的数据情况，我们可以分析自变量之间的共线性强度。其中我们主要观察的参数有“容差”“VIF”“特征值”和“条件指标”等。

1、“容差”：“容差”也叫作“容忍度”，它的作用是衡量所代表的自变量与其他自变量之间的关系，容差越接近“1”，就表示自变量之间的相关性越低，即共线性越低；相反，容差越接近“0”，则变量之间的共线性越严重。

2、“VIF”：“VIF”同样是用于变量之间关系的指标，事实上“VIF＝1/容差”，因此“VIF”值越高，则代表变量的共线性越强，一般情况下我们认为“VIF＞10”，就表明变量之间存在着严重的共线性；更严格的标准认为“VIF＞5”就已经存在严重共线性了。

3、“特征值”和“条件指标”：“特征值”和“条件指标”的关系正如“容差”和“VIF”。“特征值”越接近0，则表示共线性越强，反之相反。一般“条件指标＞30”时我们就认为存在较强的共线性。

多元线性回归关系存在于社会的方方面面，大到国际金融市场的波动，小到楼下菜市场的菜价，我们的生活中遍布着类似的关系。这也是统计学中经常用到的非常重要的一种分析方法，SPSS能很好地帮助我们学习和掌握这种分析世界的方法。本文主要讲述了使用SPSS进行多元线性回归分析的操作过程与参数设置，以及根据“容差”“VIF”“特征值”和“条件指标”等参数判断共线性严重程度的方法。以上就是关于SPSS怎么做多元线性回归，SPSS共线性诊断怎么判断严重性的全部内容。