SPSS > 使用技巧 > 线性回归分析的意义 线性回归分析spss结果解读

线性回归分析的意义 线性回归分析spss结果解读

发布时间:2022-07-06 11: 27: 42

品牌型号:微星 gl62m

系统:Windows 10 

软件版本:IBM SPSS Statistics

回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术,想知道自变量X对因变量Y的如何影响、作用方式,最常用的是线性回归,接下来就给大家介绍一下线性回归分析的意义,线性回归分析spss结果解读。

  1. 一、线性回归分析的意义

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。

线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其未知参数的模型更容易拟合,而且产生的估计的统计特性也更容易确定。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。

线性回归分析主要用来分析观测值x与y并拟合出一个合理的模型,当出现一个新的数值时,可以通过这个模型来预测出其对应数值。在高层次的运用时,线性回归分析可以用来量化y与大量x之间相关性的强度,推测与y不相关的x及部分冗余信息。

线性分析图
线性分析图

 

  1. 二、线性回归分析spss结果解读

大部分人操作完回归分析后的结果如下图所示:

线性回归分析结果
线性回归分析结果

 

样本的基础统计量

 

metapro添加图片

图3:基础统计量

直方图:如果残差直观上满足正态性,说明模型构建的好

直方图
直方图

 

正态P-P图,数值分布接近于直线,说明残差的正态性良好,回归方程满足残差正态分布的假设。

正态P-P图
正态P-P图

 

ANOVA分析:回归方程的显著性L大于0.001,小于0..025,即在显著性检验的结论错误率低于2.5%时,可以拒绝原假设,即身高与体重之间存在着显著的线性回归关系。

metapro添加图片

图6:anova

R方自变数能够解释依变数的变异量,论文报告中要报告调整后的R方。.432表示共同解释43.2%的变异量,从中可以看出回归方程的预测准确度不高,可能是因为样本量比较少的原因,也可能是因为还有其他影响因变量的因素。

 

模型摘要
模型摘要

 

系数检验结果:其拟合的回归方程可根据下表写出

系数检验
系数检验

 

  1. 三、线性回归的异常值

如果回归分析出现各类异常,可能存在异常值,可以在散点图里可观察到是否有异常值存在。当发现异常值时,首先应该回到数据中,检查是否存在数据收集、录入方面的错误,如果发现此类错误,则应及时更正为正确的数据,并且再次检测异常值,若数据的收集与录入是正确的,但是仅有极个别的异常值,而且经过调研人员的探讨,剔除数据不会对最终的研究结果有很大的影响,那么可以剔除此数据。

四、总结

以上就是这次带来的线性回归分析的意义,线性回归分析spss结果解读操作步骤的相关内容了。IBM SPSS Statistics是一款功能强大的数据分析软件,通过不断学习这款软件,会大大提升我们在数据分析时的应用效率,想了解更多关于IBM SPSS Statistics的内容,欢迎访问IBM SPSS Statistics中文网站。

展开阅读全文

标签:一元线性回归分析回归分析二元回归分析

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS里面如何快速将字符赋值 SPSS文字变量赋值
在数据分析领域,如果想要对多属性或多选项的变量进行分析,研究者需要对一些文字变量进行赋值来将字符串改为数字格式,便于后续的问卷数据统计和测量。今天,我们以SPSS里面如何快速将字符赋值,SPSS文字变量赋值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS字符赋值的相关知识。
2025-06-30
SPSS因子负荷系数表怎么做 SPSS因素负荷是哪个值
在数据分析领域,SPSS因子分析可以从众多变量中提取出少数因子,这种方法一般是通过构建的指标体系计算出因子得分,而知晓因子负荷系数可以帮助研究者优化实验数据,从而实现对繁杂数据的标准化处理。今天,我们以SPSS因子负荷系数表怎么做,SPSS因素负荷是哪个值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS因子负荷的相关知识。
2025-06-30
SPSS如何把多个题项变成一个维度 SPSS如何把多个题项分析出来
在回收调查问卷的数据后,研究者通常会对问卷中相关性较高的题项进行合并,这就需要运用到SPSS转换和计算变量的函数指令方法,从而使多个问卷题项变成一个维度来计算均值结果。本文以SPSS如何把多个题项变成一个维度,SPSS如何把多个题项分析出来这两个问题为例,带大家了解一下SPSS多题项合并的知识。
2025-06-27
SPSS方差齐性检验操作误区 SPSS方差齐性检验结果解读
方差齐性检验是用来检查不同数据之间的方差是否存在相似性,通过这种分析方法,可以判断不同组别数据的一致性。今天我就以SPSS方差齐性检验操作误区,SPSS方差齐性检验结果解读这两个问题为例,来向大家讲解一下SPSS当中方差齐性检验工具的操作技巧。
2025-06-27
SPSS交叉表行列优化技巧 SPSS交叉表格中行列层是什么意思
交叉表是用于分析两个或多个变量之间是否存在相互关联的验证图表,是一种非常简单且高效的数据分析工具,广泛应用在医疗、市场调研、商业分析等诸多领域。今天我就以SPSS交叉表行列优化技巧,SPSS交叉表格中行列层是什么意思这两个问题为例,来向大家讲解一下交叉表分析工具的相关知识。
2025-06-26
SPSS连续变量和分类变量的区别 SPSS连续变量和分类变量的关系
IBM SPSS Statistics是一款功能强大的统计软件,具备如数据处理、数理统计、分析预测,数据可视化等功能。借助IBM SPSS Statistics,我们可以快速完成数据分析工作,避免大量的数学计算,大大提高工作效率。使用IBM SPSS Statistics,首先要注意数据类型的设置,数据类型设置不正确,可能导致统计出现错误。SPSS连续变量和分类变量的区别,SPSS连续变量和分类变量的关系是怎样的,本文向大家作简单介绍。
2025-06-26

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: