SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

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SPSS数据分析—多元线性模型

SPSS数据分析—多元线性模型多元线性模型是一种广泛应用于数据分析领域的统计方法，可以帮助研究者研究多个自变量对一个因变量的影响。

本文档将介绍使用SPSS软件进行多元线性模型分析的基本步骤。

步骤一：准备数据在进行多元线性模型分析之前，首先需要准备好所需的数据。

确保数据集中包含了自变量和因变量，并且数据是完整和准确的。

可以使用SPSS软件打开数据文件。

步骤二：选择分析方法在SPSS软件中，选择“Analyze”菜单，然后选择“Regression”子菜单。

在弹出的窗口中，选择“Linear”选项，然后将所需的自变量和因变量添加到相应的列表中。

步骤三：设置模型选项在设置模型选项时，可以选择是否需要常数项、是否需要标准化因子等。

根据研究的需求和背景，进行相应的设置。

步骤四：运行分析设置好模型选项后，点击“OK”按钮，SPSS软件会开始进行多元线性模型分析。

请耐心等待分析结果的生成。

步骤五：解读结果分析完成后，SPSS软件会生成分析结果的汇总表和详细报告。

通过查看汇总表，可以了解自变量和因变量之间的相关性以及回归系数的显著性。

详细报告将提供更深入的分析结果和解读。

步骤六：结果验证在解读结果之前，需要验证多元线性模型是否符合分析的假设。

可以通过检查残差的正态分布、方差齐性和线性关系来验证模型的适应度。

结论通过SPSS软件进行多元线性模型分析可以帮助研究者了解自变量对因变量的影响，并且提供了统计上的支持。

然而，在进行分析和解读结果时，需要注意模型的假设和验证步骤，以确保分析结果的有效性。

以上是关于SPSS数据分析中多元线性模型的简要介绍和步骤。

希望本文档对您的研究能有所帮助。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。

实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。

实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/Removed aModel Variables Entered Variables Removed Method1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于探究多个自变量对因变量的影响程度。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计软件，可以进行多元线性回归分析，并提供了简便易用的操作界面。

本文将介绍SPSS中进行多元线性回归分析的实例操作步骤，帮助您快速掌握该分析方法的使用。

步骤一：准备数据在进行多元线性回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。

数据应包含一个或多个自变量和一个因变量，以便进行回归分析。

数据可以来自实验、调查或其他来源，但应确保数据的质量和可靠性。

步骤二：导入数据在SPSS软件中，打开或创建一个新的数据集，然后将准备好的数据导入到数据集中。

可以通过导入Excel、CSV等格式的文件或手动输入数据的方式进行数据导入。

确保数据被正确地导入到SPSS中，并正确地显示在数据集的各个变量列中。

步骤三：进行多元线性回归分析在SPSS软件中，通过依次点击"分析"-"回归"-"线性"，打开线性回归分析对话框。

在对话框中，将因变量和自变量移入相应的输入框中。

可以使用鼠标拖拽或双击变量名称来快速进行变量的移动。

步骤四：设置分析选项在线性回归分析对话框中，可以设置一些分析选项，以满足具体的分析需求。

例如，可以选择是否计算标准化回归权重、残差和预测值，并选择是否进行方差分析和共线性统计检验等。

根据需要，适当调整这些选项。

步骤五：获取多元线性回归分析结果点击对话框中的"确定"按钮后，SPSS将自动进行多元线性回归分析，并生成相应的分析结果。

结果包括回归系数、显著性检验、残差统计和模型拟合度等信息，这些信息可以帮助我们理解自变量对因变量的贡献情况和模型的拟合程度。

步骤六：解读多元线性回归分析结果在获取多元线性回归分析结果之后，需要对结果进行解读，以得出准确的结论。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析： 1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent （因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析： 1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

线性回归分析的SPSS操作(多元线性回归)

线性回归分析的SPSS操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。

包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。

为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。

也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。

另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。

一、一元线性回归分析1．数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。

数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8（文件7-6-1.sav）：图7-8：回归分析数据输入2．用SPSS进行回归分析，实例操作如下：2.1.回归方程的建立与检验（1）操作①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。

从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。

在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。

所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。

具体如下图所示：图7-9 线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。

如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。

Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。

上述两项为默认选项，请注意保持选中。

设置如图7-10所示。

设置完成后点击Continue返回主对话框。

图7-10：线性回归分析的Statistics选项图7-11：线性回归分析的Options选项回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。

SPSS多元线性回归分析教程

中包含的自变量列表同时显示进入方法。如本例中方程中的自变量为x，方法为
Enter。
Variables Entered/Removed
ModelVariables EnteredVariables RemovedMethod
1X.Enter
a All requested variables entered.
合判据的自变量为止。
·Stepwise选项，逐步进入法，是向前选择法和向后剔除法的结合。根据在Option对话框中所设
定的判据，首先根据方差分析结果选择符合判据的自变量且对因变量贡献最大的进入回归方程。
根据向前选择法则进入自变量；然后根据向后剔除法，将模型中F值最小的且符合剔除判据的变
为120 的被试，均值95%的预测区间为：（76.42，84.56）; 个体预测95%的预测区间为：（66.68，
94.30）。
二、多元线性回归
1．数据
以本章第四节例4为例，简单说明多元线性回归方程的建立与检验。数据输入如图7-14（文
件7-6-2.sav）：
1995.791，残差平方和为710.209，总平方
和为2706.000，对应的F统计量的值为50.583，显著性水平小于0.05，可以认为所建立的回归方
程有效。
④
④④
④回归系数表
回归系数表回归系数表
回归系数表列出了常数及非标准化回归系数的值及标准化的回归系数，同时对其进行显
Method后面的下拉框，在Method框中选择一种回归分析的方法。SPSS提供下列几种变量进入
回归方程的方法：
·Enter选项，强行进入法，即所选择的自变量全部进入回归模型，该选项是默认方式。

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实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析： 1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

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线性回归分析的SPSS操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。

包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。

为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。

也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。

另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。

1、一元线性回归分析1．数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。

从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。

在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。

所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。

具体如下图所示：图7-9 线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。

如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。

Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。

上述两项为默认选项，请注意保持选中。

设置如图7-10所示。

设置完成后点击Continue返回主对话框。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入准备进行多元线性回归分析的数据集。

在菜单栏中选择"File"，然后选择"Open"，在弹出的窗口中选择数据集的位置并点击"Open"按钮。

步骤2：选择变量在SPSS的数据视图中，选择需要用于分析的相关自变量和因变量。

选中的变量将会显示在变量视图中。

确保选择的变量是数值型的，因为多元线性回归只适用于数值型变量。

步骤3：进行多元线性回归分析在菜单栏中选择"Analyze"，然后选择"Regression"，再选择"Linear"。

这将打开多元线性回归的对话框。

将因变量移动到"Dependent"框中，将自变量移动到"Independent(s)"框中，并点击"OK"按钮。

步骤4：检查多元线性回归的假设在多元线性回归的结果中，需要检查多元线性回归的基本假设。

这些假设包括线性关系、多重共线性、正态分布、独立性和等方差性。

可以通过多元线性回归的结果来进行检查。

步骤5：解读多元线性回归结果多元线性回归的结果会显示在输出窗口的回归系数表中。

可以检查各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平和置信区间。

同时，还可以检查回归模型的显著性和解释力。

步骤6：完成多元线性回归分析报告根据多元线性回归的结果，可以编写一份完整的多元线性回归分析报告。

报告应包括简要介绍、研究问题、分析方法、回归模型的假设、回归结果的解释以及进一步分析的建议等。

下面是一个多元线性回归分析报告的示例：标题：多元线性回归分析报告介绍：本报告基于一份数据集，旨在探究x1、x2和x3对y的影响。

通过多元线性回归分析，我们可以确定各个自变量对因变量的贡献程度，并检验模型的显著性和准确性。

研究问题：本研究旨在探究x1、x2和x3对y的影响。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤在数据分析领域，多元线性回归分析是一种非常实用且强大的工具，它可以帮助我们探究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。

下面，我将为您详细介绍使用 SPSS 进行多元线性回归分析的实例操作步骤。

首先，打开 SPSS 软件，我们需要准备好数据。

假设我们有一组关于房屋价格的数据集，其中包含房屋面积、房间数量、地理位置等自变量，以及房屋的销售价格作为因变量。

在 SPSS 中，通过“文件”菜单中的“打开”选项，找到并导入我们的数据文件。

确保数据的格式正确，并且变量的名称和类型都符合我们的预期。

接下来，选择“分析”菜单中的“回归”，然后点击“线性”选项，这就开启了多元线性回归分析的设置窗口。

在“线性回归”窗口中，将我们的因变量（房屋销售价格）放入“因变量”框中，将自变量（房屋面积、房间数量、地理位置等）放入“自变量”框中。

然后，我们可以点击“统计”按钮，在弹出的“线性回归：统计”窗口中，根据我们的需求选择合适的统计量。

通常，我们会勾选“估计”“置信区间”“模型拟合度”等选项，以获取回归系数的估计值、置信区间以及模型的拟合优度等信息。

接着，点击“图”按钮，在“线性回归：图”窗口中，我们可以选择绘制一些有助于分析的图形，比如“标准化残差图”，用于检查残差的正态性；“残差与预测值”图，用于观察残差的分布是否均匀。

再点击“保存”按钮，在这里我们可以选择保存一些额外的变量，比如预测值、残差等，以便后续的进一步分析。

设置完成后，点击“确定”按钮，SPSS 就会开始进行多元线性回归分析，并输出相应的结果。

结果中首先会给出模型的汇总信息，包括 R 方（决定系数）、调整后的 R 方等。

R 方表示模型对因变量的解释程度，越接近 1 说明模型的拟合效果越好。

调整后的 R 方则考虑了自变量的个数，对模型的拟合优度进行了更合理的修正。

接着是方差分析表，用于检验整个回归模型是否显著。

如果 F 值对应的显著性水平小于设定的阈值（通常为 005），则说明回归模型是显著的，即自变量整体上对因变量有显著的影响。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。

其中，多元线性回归分析是SPSS中常用的一种统计方法，用于探讨多个自变量与一个因变量之间的关系。

本文将演示SPSS中进行多元线性回归分析的操作步骤，帮助读者了解和掌握该方法。

一、数据准备在进行多元线性回归分析之前，首先需要准备好数据。

数据应包含一个或多个因变量和多个自变量，以及相应的观测值。

这些数据可以通过调查问卷、实验设计、观察等方式获得。

确保数据的准确性和完整性对于获得可靠的分析结果至关重要。

二、打开SPSS软件并导入数据1. 启动SPSS软件，点击菜单栏中的“文件（File）”选项；2. 在下拉菜单中选择“打开（Open）”选项；3. 导航到保存数据的文件位置，并选择要导入的数据文件；4. 确保所选的文件类型与数据文件的格式相匹配，点击“打开”按钮；5. 数据文件将被导入到SPSS软件中，显示在数据编辑器窗口中。

三、创建多元线性回归模型1. 点击菜单栏中的“分析（Analyse）”选项；2. 在下拉菜单中选择“回归（Regression）”选项；3. 在弹出的子菜单中选择“线性（Linear）”选项；4. 在“因变量”框中，选中要作为因变量的变量；5. 在“自变量”框中，选中要作为自变量的变量；6. 点击“添加（Add）”按钮，将自变量添加到回归模型中；7. 可以通过“移除（Remove）”按钮来删除已添加的自变量；8. 点击“确定（OK）”按钮，创建多元线性回归模型。

四、进行多元线性回归分析1. 多元线性回归模型创建完成后，SPSS将自动进行回归分析并生成结果；2. 回归结果将显示在“回归系数”、“模型总结”和“模型拟合优度”等不同的输出表中；3. “回归系数”表显示各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平等信息；4. “模型总结”表提供模型中方程的相关统计信息，包括R方值、F 统计量等；5. “模型拟合优度”表显示模型的拟合优度指标，如调整后R方、残差平方和等；6. 可以通过菜单栏中的“图形（Graphs）”选项，绘制回归模型的拟合曲线图、残差图等。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS 统计分解之阳早格格创做多元线性返回分解要领支配取分解真验手段：引进1998~上海市都会人心稀度、都会住户人均可支配支进、五年以上仄衡年贷款利率战房屋空置率动做变量，去钻研上海房价的变动果素.真验变量：以年份、商品房仄衡卖价（元/仄圆米）、上海市都会人心稀度(人/仄圆公里)、都会住户人均可支配支进(元)、五年以上仄衡年贷款利率(%)战房屋空置率(%)动做变量.真验要领：多元线性返回分解法支配历程：第一步：导进Excel数据文献该表隐现模型最先引进变量都会人心稀度 (人/仄圆公里)，第二个引进模型的是变量都会住户人均可支配支进(元)，不变量被剔除.该表隐现各模型的圆好分解截止.从表中不妨瞅出，模型的F 统计量的瞅察值为23832.156，概率p值为0.000，正在隐著性火仄为0.05的情形下，不妨认为：商品房仄衡卖价（元/仄圆米）取都会人心稀度 (人/仄圆公里),战都会住户人均可支配支进(元)之间有线性闭系.3.返回系数该表为返回模型的残好统计量，尺度化残好（Std. Residual）的千万于值最大为1.659，不超出默认值3，不克不迭创制偶同值.7.返回尺度化残好的直圆图该图为返回尺度化残好的直圆图，正态直线也被隐现正在直圆图上，用以推断尺度化残好是可呈正态分集.然而是由于样本数惟有11个，所以只可大概推断其呈正态分集.该图返回尺度化的正态PP图，该图给出了瞅测值的残好分集取假设的正态分集的比较，由图可知尺度化残好集面分集靠拢直线，果而可推断尺度化残好呈正态分集.该图隐现的是果变量取返回尺度化预测值的集面图，其中DEPENDENT为x轴变量，*ZPRED为y轴变量.由图可睹，二变量呈直线趋势.附件：本初数据：自变量集面图：由集面图不妨瞅出，可加进分解的变量为都会人心稀度、都会住户人均可支配支进.。

SPSS多元线性回归分析教程

SPSS多元线性回归分析教程线性回归分析的SPSS操作本节容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。

包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。

为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。

也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。

另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。

一、一元线性回归分析1数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。

数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8 (文件7-6-1.sav)：图7-8 :回归分析数据输入2?用SPSS进行回归分析，实例操作如下：2.1.回归方程的建立与检验(1) 操作①单击主菜单An alyze / Regression / Li near ，?进入设置对话框如图7-9所示。

从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Depe ndent)框中，把自变量x选入到自变量(I ndepe ndent)框中。

在方法即Method —项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。

所以该方法可命名为强制进入法(在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用)。

具体如下图所示：②请单击Statistics 按钮，可以选择需要输出的一些统计量。

女口Regression Coefficients （回归系数）中的Estimates ，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数 B 、标准误、标准化回归系数BETA 、T 值及显著性水平等。

Model fit 项可输出相关系数R ，测定系数R 2，调整系数、成后点击Continue 返回主对话框。

回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。

SPSS多元线性回归分析研究实例操作步骤

SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目地：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价地变动因素.实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量.实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件；1.open data document——open data——openi me an dAl l th i ng si nt he i r b ei n ga 2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent （因变量）选择商品房平均售价，Independents （自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise.DXDiTa9E3d进入如下界面：2.点击右侧Statistics ，勾选Regression Coefficients （回归系数）选项组中地Estimates ；勾选Residuals （残差）选项组中地Durbin-i me an dAl l th i ng si nt he i r b ei n ga r e go od f o rs Watson 、Casewise diagnostics 默认；接着选择Model fit 、Collinearity diagnotics ；点击Continue.3.点击右侧Plots ，选择*ZPRED （标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT （因变量）作为横轴变量；勾选选项组中地StandardizedResidual Plots （标准化残差图）中地Histogram 、Normal probability plot ；点击Continue.5PCzVD7HxAAl l th i ng si nt he i r b ei n ga r e go od f o r4.点击右侧Save ，勾选Predicted Vaniues （预测值）和Residuals （残差）选项组中地Unstandardized ；点击Continue.5.点击右侧Options ，默认，点击Continue.t i mer b ei n ga r e go od f o rs om 6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型地是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除.2.模型汇总Model Summary ct me an dAi n ga r e g该表显示模型地拟合情况.从表中可以看出，模型地复相关系数（R ）为1.000，判定系数（R Square ）为1.000，调整判定系数（Adjusted R Square ）为1.000，估计值地标准误差（Std. Error of the Estimate ）为28.351，Durbin-Watson 检验统计量为2.845，当DW≈2时说明残差独立.LDAYtRyKfE3.方差分析表该表显示各模型地方差分析结果.从表中可以看出，模型地F 统计量地观察值为23832.156，概率p 值为0.000，在显著性水平为0.05地情形下，可以认为：商品房平均售价（元/平方米）与城市人口密度 (人/平方公里),和城市居民人均可支配收入(元)之间有线性关系.Zzz6ZB2Ltk4.回归系数Coefficients ant he i r b e该表显示地是回归方程外地各模型变量地有关统计量，可见模型方程外地各变量偏回归系数经重检验，概率p 值均大于0.10，故不能引入方程.6ewMyirQFL6.共线性诊断i ng si n该表是多重共线性检验地特征值以及条件指数.对于第二个模型，最大特征值为2.891，其余依次快速减小.第三列地各个条件指数，可以看出有多重共线性.7.残差统计量该表为回归模型地残差统计量，标准化残差（Std. Residual ）地绝对值最大为1.659，没有超过默认值3，不能发现奇异值.y6v3ALoS898.回归标准化残差地直方图t he i r b ei 该图为回归标准化残差地直方图，正态曲线也被显示在直方图上，用以判断标准化残差是否呈正态分布.但是由于样本数只有11个，所以只能大概判断其呈正态分布.M2ub6vSTnP9.回归标准化地正态P-P 图该图回归标准化地正态P-P图，该图给出了观测值地残差分布与假设地正态分布地比较，由图可知标准化残差散点分布靠近直线，因而可判断标准化残差呈正态分布.10.因变量与回归标准化预测值地散点图附件：原始数据：自变量散点图：由散点图可以看出，可进入分析地变量为城市人口密度、城市居民人均可支配收入.版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. Copyright is personal ownership.用户可将本文地内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律地规定，不得侵犯本网站及相关权利人地合法权利.除此以外，将本文任何内容或服务用于其他用途时，须征得本人及相关权利人地书面许可，并支付报酬.Users may use the contents or services of this article for personal study, research or appreciation, and other non-commercial or non-profit purposes, but at the same time, they shall abide by the provisions of copyright law and other relevant laws, and shall not infringe upon the legitimate rights of this website and its relevant obligees. In addition, when any content or service of this article is used for other purposes, written permission and remuneration shall be obtained from the person concerned and the relevant obligee.转载或引用本文内容必须是以新闻性或资料性公共免费信息为使用目地地合理、善意引用，不得对本文内容原意进行曲解、修改，并自负版权等法律责任.Reproduction or quotation of the content of this article must be reasonable and good-faith citation for the use of news or informative public free information. It shall notmisinterpret or modify the original intention of the content of this article, and shall bear legal liability such ascopyright.。