发布时间:2023-11-01 10: 00: 00
品牌型号:Dell N5010
系统:Windows 10
软件版本:IBM SPSS Statistics
通过回归分析,可以了解变量间是否存在相互依赖的定量关系。根据方程类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归。根据变量的数目多少,回归分析可以分为一元回归分析和多元回归分析。本文以最简单的一元线性回归分析为例向大家介绍SPSS回归分析如何操作,SPSS回归分析的基本步骤。
一、spss回归分析如何操作
我们以图1中数据为例,向大家介绍如何使用SPSS进行一元线性回归分析。
在图2所示界面依次点击【分析】,【回归】,【线性】,进入线性回归分析功能界面。
在线性回归分析功能界面,首先将Y指定为因变量,将X指定为自变量,然后点击【统计】按键,在弹出的窗口中,勾选“残差”项目中的“德宾-沃森”和“个案诊断”,点击【继续】。
点击【图】按键,将*ZRESID指定为Y,将*ZPRED指定为X,在“标准化残差图”中勾选“直方图”和“正态概率图”,点击【继续】。
点击【保存】按键,在“距离”选项卡中勾选“库克距离”和“杠杆值”,点击【继续】,点击【确定】。
SPSS将对两组数据进行线性回归分析,并将结果输出至查看器,如何对结果进行分析,我们将在第二小节中向大家介绍。
二、spss回归分析的基本步骤
在第一小节中,向大家介绍了使用SPSS进行线性回归分析操作过程,结果应按照什么步骤进行分析,本节继续向大家介绍。
首先查看模型摘要表格,当德宾-沃森统计量为0-2时,存在自相关,德宾-沃森统计量为2-4时,不存在自相关,可以进行线性回归分析,本例中德宾-沃森统计量为2.235,数据不存在自相关。
然后查看残差统计表,库克距离最大值为0.271,小于0.5,提示数据中不存在异常值,符合进行线性回归分析的条件。
查看P-P图中的数据点是否均匀分布于直线两侧。如果数据点均匀分布于直线两侧,提示数据符合正态分布,满足进行线性回归分析的条件。本例中,数据点均匀分布于直线两侧。
最后进行方差齐性判断,查看散点图中的回归标准化残差是否均匀分布于y=0直线两侧。如果均匀分布,提示方差齐性,可以进行线性回归分析,如果数据点呈扇形或漏斗状分布,则提示方差不齐,不满足进行线性回归分析的条件。
最后查看图9所示的三个表格,首先ANOVA表中回归显著性P为0,提示线性回归分析有统计学意义。然后查看模型摘要表格,R方0.984,提示Y变化的98.4%可以由X解释,线性关系良好。在系数表格中,B(常量)为1.340,BX为4.948,线性回归方程为:Y=4.948*X+1.340。
本文分为两个小节,分别向大家介绍了SPSS回归分析如何操作,SPSS回归分析的基本步骤,希望对大家的工作有所帮助。
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