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SPSS回归分析贝塔值怎么看 SPSS回归分析贝塔值怎么求

发布时间:2022/07/11 11:23:14

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics试用版

Beta是指标准化系数,在多元线性回归分析中,未标准化系数不能指出哪些变量对因变量的影响程度大,标准化处理以后,可以用Beta系数分析自变量对因变量的影响程度,借助专业的统计分析软件IBM SPSS Statistics,我们可以非常简便的完成多元线性回归分析,并求解Beta值,SPSS回归分析贝塔值怎么看,SPSS回归分析贝塔值怎么求,本文将向大家作简单介绍。

一、SPSS回归分析贝塔值怎么看

进行多元线性回归分析时,查看拟合方程的系数不能确定哪些自变量对因变量的影响大,如果对系数进行标准化,标准化系数就能反映因变量的影响程度,标准化系数(Beta)公式如图1:

标准化系数计算公式
标准化系数计算公式

 

标准化回归系数=未标准化回归系数×该自变量的标准差/因变量的标准差。

Beta系数越大代表该变量对因变量影响越大,如图2中,VAR00001系数大于VAR00003系数,大于VAR00002系数,变量VAR00001对因变量影响最大,VAR00003次之,VAR00002最小。

Beta系数表
Beta系数表

 

我们可以查看一下原始数据,如图3所示。虽然VAR00001数值整体最小,但对因变量影响最大。

原始数据图
原始数据图

 

本小节介绍了贝塔值怎么看,下面向大家介绍贝塔值的求解方法。

二、SPSS回归分析贝塔值怎么求

仍然是图3中数据,点击分析,回归,线性,进入多元线性回归分析界面,如图4所示。

进入多元线性回归分析界面
进入多元线性回归分析界面

 

在图5所示界面,将VAR00004加入因变量,将VAR00001,VAR00002 VAR00003 加入自变量,然后点击统计,勾选共线性诊断,点击继续,确定,SPSS将进行多元线性回归分析,并输出结果,结果中包含Beta系数。

进行多元线性回归分析
进行多元线性回归分析

 

进行共线性诊断是非常重要的,可以找出自变量中线性相关的数据,否则进行多元线性回归分析是没有意义的。我们在下一小节中继续介绍多元线性回归分析的结果解读。

三、SPSS多元线性回归分析结果解读

首先我们应该关注F值和共线性VIF值,这二者可以反映进行的多元线性回归分析是否有统计学意义,是否有效。

首先ANOVA表中,F值为609.292,显著性为0,小于0.05,说明分析结果有统计学意义,共线性VIF值均小于10,说明不存在共线性问题,回归分析有效。

多元线性回归分析结果
多元线性回归分析结果

 

然后我们查看系数表中的B列,得出未标准化的回归方程:

VAR00004=100.757* VAR00001+1.107* VAR00002+0.860* VAR00003+56.055

根据标准化系数Beta,可以得出VAR00001对因变量影响最大,VAR00003次之,VAR00002最小。该模型R值0.993,R越接近1,线性相关水平越高。

本文向大家介绍了SPSS回归分析贝塔值怎么看,SPSS回归分析贝塔值怎么求,以及回归分析结果怎么解读,在多元线性回归分析过程中,还应注意剔除偏离数据,注意线性回归系数t检验的显著性,限于篇幅,本文的实例未进行介绍,更多的内容大家可以登录SPSS中文网站查找学习。

 

作者:莱阳黎曼

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

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