SPSS进阶回归分析步骤 SPSS进阶回归分析数据解读

品牌型号：HP Laptop 15

软件版本：SPSS Statistics27

系统：Windows 10

当简单的数据分析方法无法满足我们深度分析数据时，可以采用进阶回归分析，它可以帮助我们在众多影响因素中筛选关键变量，构建全面的数据分析模型。SPPS作为一款强大的数据分析软件，其在进阶回归分析方面表现十分卓越。今天我们就来为大家介绍一下SPPS进阶回归分析步骤，SPPS进阶回归分析数据解读的相关内容。

一、SPSS进阶回归分析步骤

下面我们以某电商平台的部分销售商品为例，开展SPPS进阶回归分析，操作如下：

1.在SPSS中打开数据，选择【文件】-【打开】-【数据】，将需要处理的数据导入至SPSS中。

2.在菜单栏中选择【分析】-【回归】在弹出的对话框中，选择【线性】。

3.要研究产品销售情况，所以在弹出的线性回归面板中，将【月销量】选入因变量框，把【商品价格、品牌知名度、促销活动力度】等选入自变量框，在【方法】下拉表中，有：输入、步进、除去、后退、前进五种分析方式，在这里选择的是【后退】方式。

4.之后SPSS 会从包含所有选定自变量的完整模型开始，把对因变量影响不显著的自变量剔除。

二、SPSS进阶回归分析数据解读

运行分析结束后，会生成图表数据，以下是对SPSS进阶回归分析数据的解读，一起来了解下:

1.输入/除去的变量

图3是输入模型和被除去的变量信息，从模型1到模型3，分析过程采用了两种不同的变量选择方法。模型1使用了【输入】方法，将所有选定变量一次性纳入模型。而模型2和模型3则使用了【后退】方法，逐步剔除对因变量影响不显著的变量。

2.模型摘要

图4是模型摘要，从图中可以看出，从模型1到模型3，虽然R方和相关系数有所变化，但调整后R方和标准估算的误差显示出模型在不断优化。模型3尽管R方和相关系数稍低，但由于其最小的标准估算误差为25.409，可能是三个模型中最实用的一个。

3.ANOVA分析

图5是ANOVA分析，从中可以看出，模型1到模型3，回归平方和逐渐减少，残差平方和逐渐增加。这表明随着自变量数量的减少，模型对月销量变异的解释能力有所下降；模型2和模型3的显著性水平小于0.05，说明这两个模型整体上是显著的，能够有效解释月销量的变异。而模型1的显著性水平大于0.05，整体不显著；模型3虽然只有1个自变量，但F统计量较大且显著性水平较低，说明该自变量对月销量有较强的解释能力。

4.系数

图6为回归系数结果，包括未标准化系数及其标准错误、标准化系数、显著性等统计量，在模型1中，所有自变量（商品价格、促销活动力度、品牌知名度）对月销量的影响均不显著；模型2中，促销活动力度影响不显著，品牌知名度接近显著；模型3中，品牌知名度对月销量有显著的负向影响，即品牌知名度越高，月销量越低。

这些结果可以帮助我们确定哪些自变量对月销量有显著影响，进而采取相应的营销策略。

关于SPSS进阶回归分析步骤，SPSS进阶回归分析数据解读的介绍就先到这里，如果大家在工作中遇到要对数据进行深度分析时，可以采用进阶回归方式，希望今天的内容对大家有帮助，若在SPSS进阶回归分析操作过程中遇到问题，欢迎访问SPSS中文网站查阅。

作者：EON