SPSS回归模型分析答案及解题思路(2021年整理精品文档)

SPSS回归模型分析答案及解题思路
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电视广告费用和报纸广告费用对公司营业收入
的回归模型分析
SPSS录入数据：
本研究关注的是电视广告费用和报纸广告费用对公司收入的影响。

公司收入样本总数为8,M=93.75，SD=1.909;电视广告费用（X1）M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用（x2）M=2。

48,SD=0.911。

通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为（r=0.8,p=0。

008）和(r=-0。

02，p=0.48），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著。

以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行线性回归。

具体结果见表1。

结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响（β=0。

808，B=1.604，t=3.357，p<0。

05,R2=0.653),即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65。

3%;报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响（β=-0.021,t=—0。

05,p=0。

96）。

表1: 广告费用对公司收入的回归结果表
注 ： 表格中呈现了预测变量的非标准化系数 ， 括号内是标准误。

以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响(β电视=1.153，B 电视=2.29，t=7。

532，p 〈0。

05;β报纸=0.621，B
报纸
=1.301，t=4。

057，p 〈0.052， R 2=0。

919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长
会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9％.共线性分析:VIF 电视广告=1。

448,VIF 报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低。

思路及步骤：
1、 公司收入样本总数为8,M=93。

75，SD=1。

909；电视广告费用M=3.19，SD=0.961;
报纸广告费用M=2.48，SD=0。

911。

步骤：回归-线性，之后选择如下
：
【均值、标准
差】
2、通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为（r=0。

808，p=0。

008)和（r=—0.021，p=0.481），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著。

步骤，同上【皮尔逊相关性】：
3、以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行
线性回归。

具体结果见表1。

结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响(β=1.064，t=3。

357,p 〈0。

05,R2=0。

653)，即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3％；
步骤:回归-线性，之后如下【因变量分别采用“输入”方式进行回归】：
报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响(β= -0。

043 , t= —0.050, p=0。

962）.
步骤：回归—线性，之后如下【因变量分别采用“输入”方式进行回归分析】:
4、
表1: 广告费用对公司收入的回归结果表
预测变量模型1模型2
电视广告费用1。

604（0.478） 2.290（0。

304）
报纸广告费用1。

301（0.321）
R20。

6530.919
F F(1,6）=11。

F(2,5）=28。

269，p=0。

015378，p=0。

002
注：表格中呈现了预测变量的非标准化系数 , 括号内是标准误。

步骤:回归-线性，之后选择如下【因变量共同采用“步进”方式进行回归分析】：
5、以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，
则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（β电视=2。

290,t=7。

532，p〈0.05；
β报纸=1.301，t=4.057，p<0.05, R2=0。

919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91。

9%.共线性分析:VIF 电视广告=1.448,VIF报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低。

SPSS回归模型分析答案及解题思路步骤，同上：。