spss简单回归与多重回归分析
spss中相关与回归分析
定义变量：血红蛋白，贫血体征→Variables
20:41
16
建立数据文件：血红蛋 白的等级相关分析.sav.
定义变量 输入数据
开始分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
analyze →Correlate →Bivariate
定义变量：血 红蛋白，贫血 体征 →Variables
选择统计量： Correlation Coefficients →Spearman
20:41
34
主要结果
b Model Summary
Model 1
R .930a
R Sq uare .865
Adjusted R Sq uare .848
Std. Error of the Estimate 1.8528
a. Predictors: (Constant), 身 高 （ cm） b. Dependent Variable: 体 重 （ kg ）
表 4 慢性支气管炎患者各年龄组疗效观察结果 疗效 年龄(岁) 11～ 20～ 30～ 40～ 50～ 合计 治愈 35 32 17 15 10 109 显效 1 8 13 10 11 43 好转 1 9 12 8 23 53 无效 3 2 2 2 5 14 合计 40 51 44 35 49 219
17
20:41
主要结果
Correlations 血 红 蛋 白 含 量 （ g/dl） 1.000 . 10 -.741* .014 10 贫 血 体 征 -.741* .014 10 1.000 . 10
Spearman's rho
血 红 蛋 白 含 量 （ g/dl）
spss中的回归分析
Descriptives：变量的均数、标准差、相关系数矩阵及单尾检验。
Covariance matrix：方差——协方差矩阵。
R sqared change：R2和 F值的改变，以及方差分析 P值的改变。
Durbin－Waston：用于随机误差项的分析，以检验回归模型 中的误差项的独立性。如果误差项不独立，那么对回归模型的任何 估计与假设所做出的结论都是不可靠的。
• 计算DW值
• 给定，由n和k的大小查DW分布表，得临界值dL和dU • 比较、判断
0<D.W.<dL
dL<D.W.<dU dU <D.W.<4－dU 4－dU <D.W.<4－ dL 4－dL <D.W.<4
Coefficie nts Beta
.923
系 数a
t -.781 12.694
Sig. .441 .000
模型
1
（常量）
非标准化系数
B
标准误
-53.086
67.963
income
.422
.033
a. 因变量: foodexp
标准化系 数
Beta
.923
t -.781
12.694
显著性 .441
.000
All Cases：显示每一例的标准化残差、实测值和预测值、 残差。
7、Plots（图）对话框 单击“Plots”按钮，对话框如下图所示。Plots可帮助分析
资料的正态性、线性和方差齐性，还可帮助检测奇异值或异常值。
SPSS—回归—多元线性回归结果分析
SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二），最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。
接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示：结果分析1：由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands"建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase"建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等0.1时，从“线性模型中”剔除结果分析：1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些（0.422>0.300）2：从“Anova"表中，可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和=回归平方和+残差平方和，由于残差平方和(即指随即误差，不可解释的误差）由于“回归平方和”跟“残差平方和”几乎接近，所有，此线性回归模型只解释了总平方和的一半，3：根据后面的“F统计量”的概率值为0.00，由于0.00<0.01，随着“自变量”的引入，其显著性概率值均远小于0.01，所以可以显著地拒绝总体回归系数为0的原假设，通过ANOVA方差分析表可以看出“销售量”与“价格”和“轴距”之间存在着线性关系，至于线性关系的强弱，需要进一步进行分析。
结果分析：1：从“已排除的变量”表中，可以看出：“模型2”中各变量的T检的概率值都大于“0.05”所以，不能够引入“线性回归模型”必须剔除。
从“系数a” 表中可以看出：1：多元线性回归方程应该为：销售量=-1.822-0.055*价格+0.061*轴距但是，由于常数项的sig为（0.116>0.1) 所以常数项不具备显著性，所以，我们再看后面的“标准系数”，在标准系数一列中，可以看到“常数项”没有数值，已经被剔除所以：标准化的回归方程为：销售量=-0.59*价格+0.356*轴距2：再看最后一列“共线性统计量”，其中“价格”和“轴距”两个容差和“vif都一样，而且VIF 都为1.012，且都小于5，所以两个自变量之间没有出现共线性，容忍度和膨胀因子是互为倒数关系，容忍度越小，膨胀因子越大，发生共线性的可能性也越大从“共线性诊断”表中可以看出：1：共线性诊断采用的是“特征值”的方式，特征值主要用来刻画自变量的方差，诊断自变量间是否存在较强多重共线性的另一种方法是利用主成分分析法，基本思想是：如果自变量间确实存在较强的相关关系，那么它们之间必然存在信息重叠，于是就可以从这些自变量中提取出既能反应自变量信息（方差），而且有相互独立的因素（成分）来，该方法主要从自变量间的相关系数矩阵出发，计算相关系数矩阵的特征值，得到相应的若干成分。
线性相关与回归(简单线性相关与回归、多重线性回归、Spearman等级相关)
4.剔除强影响点（Influential cases；或称为突出点， outliers）
通过标准化残差（Standardized Residuals）、学生氏残 差（Studentlized Residuals）来判断强影响点 。当指标 的绝对值大于3时，可以认为样本存在强影响点。
删除强影响点应该慎重，需要结合专业知识。以下两种情 况可以考虑删除强影响点：1.强影响点是由于数据记录错 误造成的；2.强影响点来自不同的总体。
r r t sr 1 r2 n2
只有当0时，才能根据|r|的大小判断相关 的密切程度。
4.相关与回归的区别和联系 （1）相关与回归的意义不同 相关表达两个变量 之间相互关系的密切程度和方向。回归表达两个变 量之间的数量关系，已知X值可以预测Y值。从散点 图上，散点围绕回归直线的分布越密集，则两变量 相关系数越大；回归直线的斜率越大，则回归系数 越大。 （2）r与b的符号一致 同正同负。
5.自变量之间不应存在共线性（Collinear）
当一个（或几个）自变量可以由其他自变量线性表示时，称 该自变量与其他自变量间存在共线性关系。常见于：1.一个 变量是由其他变量派生出来的，如：BMI由身高和体重计算 得出 ；2.一个变量与其他变量存在很强的相关性。 当自变量之间存在共线性时，会使回归系数的估计不确定、 预测值的精度降低以及对y有影响的重要自变量不能选入模 型。
P值
截距a 回归系数b sb 标准化回归系数 t值 P值
3.直线回归的预测及置信区间估计
给定X＝X0， 预测Y
3.直线回归的预测及置信区间估计
因变量
自变量
保存（产生新变量，保 存在当前数据库） 统计
3.直线回归的预测及置信区间估计
SPSS回归分析过程详解
线性回归的假设检验
01
线性回归的假设检验主要包括拟合优度检验和参数显著性 检验。
02
拟合优度检验用于检验模型是否能够很好地拟合数据，常 用的方法有R方、调整R方等。
1 2
完整性
确保数据集中的所有变量都有值，避免缺失数据 对分析结果的影响。
准确性
核实数据是否准确无误，避免误差和异常值对回 归分析的干扰。
3
异常值处理
识别并处理异常值，可以使用标准化得分等方法。
模型选择与适用性
明确研究目的
根据研究目的选择合适的回归模型，如线性回 归、逻辑回归等。
考虑自变量和因变量的关系
数据来源
某地区不同年龄段人群的身高 和体重数据
模型选择
多项式回归模型，考虑X和Y之 间的非线性关系
结果解释
根据分析结果，得出年龄与体 重之间的非线性关系，并给出 相应的预测和建议。
05 多元回归分析
多元回归模型
线性回归模型
多元回归分析中最常用的模型，其中因变量与多个自变量之间存 在线性关系。
非线性回归模型
常见的非线性回归模型
对数回归、幂回归、多项式回归、逻辑回归等
非线性回归的假设检验
线性回归的假设检验
H0：b1=0，H1：b1≠0
非线性回归的假设检验
H0：f(X)=Y，H1：f(X)≠Y
检验方法
残差图、残差的正态性检验、异方差性检验等
非线性回归的评估指标
判定系数R²
SPSS处理多重回归分析
实验二多重回归分析一、实验目的研究样本数据离差阵、样本协方差阵，以及变量之间的相关系数（包括偏相关）并作相关性分析。
二、实验要求为研究高等院校人文社会科学研究中立项课题数受那些因素的影响，收集到某年31个地区部分高校有关社科研究方面的数据（见SPSS数据），利用此的数据，设定立项课题数X5为因变量（被解释变量），X2，X3，X4，X6,X7,X8为解释变量，作多重回归分析。
三、实验内容1.依次点击“分析→回归→线性回归”，得到如下图一所示：【图一】2.点击“统计量”，得到如下图二所示：【图二】3.点击“继续”，得到如下图三所示：【图三】4.点击“继续→确定”，得到如下表一所示：【表一】回归其中，容差（容忍度）：21i i Tol R =- 2i R 是解释变量i X 与其他解释变量间的复相关系数的平方。
容忍度取值范围为0-1，越接近0表示多重共线性越强，容忍度越接近于1表示多重共线性越弱。
方差膨胀因子（VIF ）：1iiV I F T o l =即为容忍度的倒数。
i VIF 的值大于等于1，i VIF 越小，说明多重共线性越弱。
可见，投入高级职称的人年数的容差最小，为0.007，多重共线性是最弱的，其次是投入人年数；获奖数的容差最大，为0.358，多重共线性最强。
其中，解释变量相关阵的特征根和方差比：如果解释变量有较强的相关性，则它们之间必然存在信息重叠。
可通过解释变量相关阵的特征值来反映。
解释变量相关阵的最大特征根能够解释说明解释变量信息的比例是最高的，其他特征根随其特征值的减小对解释变量方差的的解释能力依次减弱。
如果这些特征根中，最大特征根远远大于其他特征根，说明这些解释变量间具有相当多的重叠信息。
条件指数：是在特征值基础上的定义的能反映解释变量间多重共线性的指标mi ik λλ=i k 为第i 个条件指数，m λ是最大特征根。
通常当010i k ≤<时，认为多重共线性弱；当10100i k ≤<时，认为多重共线性较强；当是100i k ≥，认为多重共线性很严重。
简单易懂的SPSS回归分析基础教程
简单易懂的SPSS回归分析基础教程章节一：SPSS回归分析基础概述SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量对因变量的影响程度以及变量之间的关系。
本章将介绍SPSS回归分析的基本概念和目的，以及相关的统计指标。
SPSS回归分析的目的是建立一个数学模型，描述自变量与因变量之间的关系。
通过这个模型，我们可以预测因变量的变化，以及各个自变量对因变量的贡献程度。
回归分析包括简单回归分析和多元回归分析，本教程主要讲解简单回归分析。
在SPSS回归分析中，我们需要了解一些统计指标。
其中，相关系数（correlation coefficient）用于衡量自变量与因变量之间的线性关系强度。
回归系数（regression coefficient）描述自变量对因变量的影响程度，可用于建立回归方程。
残差（residual）表示实际观测值与回归模型预测值之间的差异。
下面我们将详细介绍SPSS回归分析的步骤。
章节二：数据准备和导入在进行SPSS回归分析之前，我们需要准备好数据集，并将数据导入SPSS软件。
首先，我们需要确定因变量和自变量的测量水平。
因变量可以是连续型数据，如身高、体重等，也可以是分类数据，如满意度水平等。
自变量可以是任何与因变量相关的变量，包括连续型、分类型或二元变量。
其次，我们需要收集足够的样本量，以获取准确和可靠的结果。
在选择样本时，应该遵循随机抽样的原则，以保证样本的代表性。
最后，我们将数据导入SPSS软件。
通过依次点击“File”、“Open”、“Data”，选择数据文件，并设置变量类型、名称和标签等信息。
完成数据导入后，我们就可以开始进行回归分析了。
章节三：简单回归分析步骤简单回归分析是一种研究一个自变量与一个因变量之间关系的方法。
下面将介绍简单回归分析的步骤。
第一步，我们需要确定自变量和因变量。
回归分析spss
回归分析spss回归分析是一种常用的统计方法，用于探究变量之间的关系。
它通过建立一个数学模型，通过观察和分析实际数据，预测因变量与自变量之间的关联。
回归分析可以帮助研究者得出结论，并且在决策制定和问题解决过程中提供指导。
在SPSS（统计包括在社会科学中的应用）中，回归分析是最常用的功能之一。
它是一个强大的工具，用于解释因变量与自变量之间的关系。
在进行回归分析之前，我们需要收集一些数据，并确保数据的准确性和可靠性。
首先，我们需要了解回归分析的基本概念和原理。
回归分析基于统计学原理，旨在寻找自变量与因变量之间的关系。
在回归分析中，我们分为两种情况：简单回归和多元回归。
简单回归适用于只有一个自变量和一个因变量的情况，多元回归适用于多个自变量和一个因变量的情况。
在进行回归分析之前，我们需要确定回归模型的适用性。
为此，我们可以使用多种统计性检验，例如检验线性关系、相关性检验、多重共线性检验等。
这些检验可以帮助我们判断回归模型是否适用于收集到的数据。
在SPSS中进行回归分析非常简单。
首先，我们需要打开数据文件，然后选择“回归”功能。
接下来，我们需要指定自变量和因变量，并选择适当的回归模型（简单回归或多元回归）。
之后，SPSS将自动计算结果，并显示出回归方程的参数、标准误差、显著性水平等。
在进行回归分析时，我们需要关注一些重要的统计指标，例如R方值、F值和P值。
R方值表示自变量对因变量的解释程度，它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。
F值表示回归模型的显著性，P值则表示自变量对因变量的影响是否显著。
我们通常会将P值设定为0.05作为显著性水平，如果P值小于0.05，则我们可以认为自变量对因变量有显著影响。
此外，在回归分析中，我们还可以进行一些额外的检验和分析。
比如，我们可以利用残差分析来检查回归模型的拟合优度，以及发现可能存在的异常值和离群点。
此外，我们还可以进行变量选择和交互效应的分析。
如何使用统计软件SPSS进行回归分析
如何使用统计软件SPSS进行回归分析如何使用统计软件SPSS进行回归分析引言：回归分析是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的方法，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。
SPSS作为一款功能强大的统计软件，在进行回归分析方面提供了很多便捷的工具和功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行回归分析，包括数据准备、模型建立和结果解释等方面的内容。
一、数据准备在进行回归分析前，首先需要准备好需要分析的数据。
将数据保存为SPSS支持的格式（.sav），然后打开SPSS软件。
1. 导入数据：在SPSS软件中选择“文件”-“导入”-“数据”命令，找到数据文件并选择打开。
此时数据文件将被导入到SPSS的数据编辑器中。
2. 数据清洗：在进行回归分析之前，需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和离群值等。
可以使用SPSS中的“转换”-“计算变量”功能来对数据进行处理。
3. 变量选择：根据回归分析的目的，选择合适的自变量和因变量。
可以使用SPSS的“变量视图”或“数据视图”来查看和选择变量。
二、模型建立在进行回归分析时，需要建立合适的模型来描述变量之间的关系。
1. 确定回归模型类型：根据研究目的和数据类型，选择适合的回归模型，如线性回归、多项式回归、对数回归等。
2. 自变量的选择：根据自变量与因变量的相关性和理论基础，选择合适的自变量。
可以使用SPSS的“逐步回归”功能来进行自动选择变量。
3. 建立回归模型：在SPSS软件中选择“回归”-“线性”命令，然后将因变量和自变量添加到相应的框中。
点击“确定”即可建立回归模型。
三、结果解释在进行回归分析后，需要对结果进行解释和验证。
1. 检验模型拟合度：可以使用SPSS的“模型拟合度”命令来检验模型的拟合度，包括R方值、调整R方值和显著性水平等指标。
2. 检验回归系数：回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
通过检验回归系数的显著性，可以判断自变量是否对因变量有统计上显著的影响。
数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析
数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析数据统计分析软件SPSS是目前应用广泛且非常强大的数据分析工具之一。
在前几篇文章中，我们介绍了SPSS的基本操作和一些常用的统计方法。
本篇文章将继续介绍SPSS中的相关分析与回归分析，这些方法是数据分析中非常重要且常用的。
一、相关分析相关分析是一种用于确定变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种相关分析方法，如皮尔逊相关、斯皮尔曼相关等。
在进行相关分析之前，我们首先需要收集相应的数据，并确保数据符合正态分布的假设。
下面以皮尔逊相关为例，介绍SPSS 中的相关分析的步骤。
1. 打开SPSS软件并导入数据。
可以通过菜单栏中的“File”选项来导入数据文件，或者使用快捷键“Ctrl + O”。
2. 准备相关分析的变量。
选择菜单栏中的“Analyze”选项，然后选择“Correlate”子菜单中的“Bivariate”。
在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并将它们添加到相应的框中。
3. 进行相关分析。
点击“OK”按钮后，SPSS会自动计算所选变量之间的相关系数，并将结果输出到分析结果窗口。
4. 解读相关分析结果。
SPSS会给出相关系数的值以及显著性水平。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关关系。
显著性水平一般取0.05，如果相关系数的显著性水平低于设定的显著性水平，则可以认为两个变量之间存在相关关系。
二、回归分析回归分析是一种用于探索因果关系的统计方法，广泛应用于预测和解释变量之间的关系。
SPSS提供了多种回归分析方法，如简单线性回归、多元线性回归等。
下面以简单线性回归为例，介绍SPSS中的回归分析的步骤。
1. 打开SPSS软件并导入数据。
同样可以通过菜单栏中的“File”选项来导入数据文件，或者使用快捷键“Ctrl + O”。
2. 准备回归分析的变量。
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析和回归分析SPSS实现SPSS（统计包统计分析软件）是一种广泛使用的数据分析工具，在相关分析和回归分析方面具有强大的功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析和回归分析。
相关分析（Correlation Analysis）用于探索两个或多个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行相关分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“相关”子菜单。
3.在“相关”对话框中，选择将要分析的变量，然后单击“箭头”将其添加到“变量”框中。
4.选择相关系数的计算方法（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
5.单击“确定”按钮，SPSS将计算相关系数并将结果显示在输出窗口中。
回归分析（Regression Analysis）用于建立一个预测模型，来预测因变量在自变量影响下的变化。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行回归分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“回归”子菜单。
3.在“回归”对话框中，选择要分析的因变量和自变量，然后单击“箭头”将其添加到“因变量”和“自变量”框中。
4.选择回归模型的方法（如线性回归、多项式回归等）。
5.单击“统计”按钮，选择要计算的统计量（如参数估计、拟合优度等）。
6.单击“确定”按钮，SPSS将计算回归模型并将结果显示在输出窗口中。
在分析结果中，相关分析会显示相关系数的数值和统计显著性水平，以评估变量之间的关系强度和统计显著性。
回归分析会显示回归系数的数值和显著性水平，以评估自变量对因变量的影响。
值得注意的是，相关分析和回归分析在使用前需要考虑数据的要求和前提条件。
例如，相关分析要求变量间的关系是线性的，回归分析要求自变量与因变量之间存在一定的关联关系。
总结起来，SPSS提供了强大的功能和工具，便于进行相关分析和回归分析。
通过上述步骤，用户可以轻松地完成数据分析和结果呈现。
然而，分析结果的解释和应用需要结合具体的研究背景和目的进行综合考虑。
SPSS数据分析—多重线性回归
只有一个自变量和因变量的线性回归称为简单线性回归，但是实际上，这样单纯的关系在现实世界中几乎不存在，万事万物都是互相联系的，一个问题的产生必定多种因素共同作用的结果。
对于有多个自变量和一个因变量的线性回归称为多重线性回归，有的资料上称为多元线性回归，但我认为多元的意思应该是真的因变量而非自变量的，而且多重共线性这个说法，也是针对多个自变量产生的，因此我还是赞同叫做多重线性回归。
多重线性回归是适用条件和简单线性回归类似，也是自变量与因变量之间存在线性关系、残差相互独立、残差方差齐性，残差呈正态分布，但是由于自变量多于1个，因此还需要要求自变量之间不存在相关性，即不存在多重共线性，但是完全不存在相关的两个变量是不存在的，因此条件放宽为只要不是强相关性，都可以接受。
多重线性回归在SPSS中的操作过程和简单线性回归一样，只是设置的内容多了一些，并且由于考察的信息较多，建议设定分析步骤，常用的步骤为
1.绘制散点图，判断是否存在线性趋势
2.初步建模，包括设定变量筛选方法
3.残差分析，分析建模之后的残差的正态性，独立性，方差齐性等问题
4.强影响点和多重共线性的判断
5.根据以上分析结果修正模型，并重复3-4，直到模型达到最优效果
分析—回归—线性。
SPSS操作：简单线性回归（史上最详尽的手把手教程）
SPSS操作：简单线性回归（史上最详尽的手把手教程）1、问题与数据研究表明，运动有助于预防心脏病。
一般来说，运动越多，心脏病的患病风险越小。
其原因之一在于，运动可以降低血胆固醇浓度。
近期研究显示，一项久坐的生活指标—看电视时间，可能是罹患心脏病的预测因素。
即看电视时间越长，心脏病的患病风险越大。
研究者拟在45-65岁健康男性人群中分析胆固醇浓度与看电视时间的关系。
他们猜测可能存在正向相关，即看电视时间越长，胆固醇浓度越高。
同时，他们也希望预测胆固醇浓度，并计算看电视时间对胆固醇浓度的解释能力。
研究者收集了受试者每天看电视时间（time_tv）和胆固醇浓度（cholesterol）等变量信息，部分数据如下：2、对问题的分析研究者想判断两个变量之间的关系，同时用其中一个变量（看电视时间）预测另一个变量（胆固醇浓度），并计算其中一个变量（看电视时间）对另一个变量（胆固醇浓度）变异的解释程度。
针对这种情况，我们可以使用简单线性回归分析，但需要先满足7项假设：假设1：因变量是连续变量假设2：自变量可以被定义为连续变量假设3：因变量和自变量之间存在线性关系假设4：具有相互独立的观测值假设5：不存在显著的异常值假设6：等方差性假设7：回归残差近似正态分布那么，进行简单线性回归分析时，如何考虑和处理这7项假设呢？3、思维导图（点击图片可查看清晰大图）4、对假设的判断4.1 假设1和假设2因变量是连续变量，自变量可以被定义为连续变量。
举例来说，我们平时测量的反应时间（小时）、智力水平（IQ分数）、考试成绩（0到100分）以及体重（千克）都是连续变量。
在线性回归中，因变量（dependent variable）一般是指研究的成果、目标或者标准值；自变量（independent variable）一般被看作预测、解释或者回归变量。
假设1和假设2与研究设计有关，需要根据实际情况判断。
4.2 假设3简单线性回归要求自变量和因变量之间存在线性关系，如要求看电视时间（time_tv）和胆固醇浓度（cholesterol）存在线性关系。
用SPSS做回归分析
用SPSS做回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，并预测一个或多个因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。
SPSS（统计软件包的统计产品与服务）是一种流行的统计分析软件，广泛应用于研究、教育和业务领域。
要进行回归分析，首先需要确定研究中的因变量和自变量。
因变量是被研究者感兴趣的目标变量，而自变量是可能影响因变量的变量。
例如，在研究投资回报率时，投资回报率可能是因变量，而投资额、行业类型和利率可能是自变量。
在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入数据：首先打开SPSS软件，然后点击“打开文件”按钮导入数据文件。
确保数据文件包含因变量和自变量的值。
2.选择回归分析方法：在SPSS中，有多种类型的回归分析可供选择。
最常见的是简单线性回归和多元回归。
简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。
3.设置因变量和自变量：SPSS中的回归分析工具要求用户指定因变量和自变量。
选择适当的变量，并将其移动到正确的框中。
4.运行回归分析：点击“运行”按钮开始进行回归分析。
SPSS将计算适当的统计结果，包括回归方程、相关系数、误差项等。
这些结果可以帮助解释自变量如何影响因变量。
5.解释结果：在完成回归分析后，需要解释得到的统计结果。
回归方程表示因变量与自变量之间的关系。
相关系数表示自变量和因变量之间的相关性。
误差项表示回归方程无法解释的变异。
6.进行模型诊断：完成回归分析后，还应进行模型诊断。
模型诊断包括检查模型的假设、残差的正态性、残差的方差齐性等。
SPSS提供了多种图形和统计工具，可用于评估回归模型的质量。
回归分析是一种强大的统计分析方法，可用于解释变量之间的关系，并预测因变量的值。
SPSS作为一种广泛使用的统计软件，可用于执行回归分析，并提供了丰富的功能和工具，可帮助研究者更好地理解和解释数据。
通过了解回归分析的步骤和SPSS的基本操作，可以更好地利用这种方法来分析数据。
多元回归分析SPSS
多元回归分析SPSS
SPSS可以进行多元回归分析的步骤如下：
1.导入数据：首先需要将所需的数据导入SPSS软件中。
可以使用SPSS的数据导入功能，将数据从外部文件导入到工作空间中。
2.选择自变量和因变量：在进行多元回归分析之前，需要确定作为自
变量和因变量的变量。
在SPSS中，可以使用变量视图来选择所需的变量。
3.进行多元回归分析：在SPSS的分析菜单中，选择回归选项。
然后
选择多元回归分析，在弹出的对话框中将因变量和自变量输入相应的框中。
可以选择是否进行数据转换和标准化等选项。
4.分析结果的解释：多元回归分析完成后，SPSS将生成一个回归模
型的结果报告。
该报告包括各个自变量的系数、显著性水平、调整R平方
等统计指标。
根据这些统计指标可以判断自变量与因变量之间的关系强度
和显著性。
5.进一步分析：在多元回归分析中，还可以进行进一步的分析，例如
检查多重共线性、检验模型的假设、进一步探索变量之间的交互作用等。
通过多元回归分析可以帮助研究者理解因变量与自变量之间的关系，
预测因变量的值，并且确定哪些自变量对因变量的解释更为重要。
在
SPSS中进行多元回归分析可以方便地进行数值计算和统计推断，提高研
究的科学性和可信度。
总结来说，多元回归分析是一种重要的统计分析方法，而SPSS是一
个功能强大的统计软件工具。
通过结合SPSS的多元回归分析功能，研究
者可以更快速、准确地进行多元回归分析并解释结果。
以上就是多元回归分析SPSS的相关内容简介。
spss简单回归与多重回归分析
Options对话框
例题11-1操作步骤： 1、定义变量，输入数据
先检验适用条件
• 一、线性（散点图）： • 1、x与y • 2、x与非标准化残差的散点图（在多重回 归分析中，效率高于散点图矩阵） • 步骤： • graphs→scatter/Dot…→simple scatter
非标准化残差与自变量的散点图（从上图可见各点基本平均分布在0这条水平线的两边， 没有明显偏正或偏负的趋势）
研究一个因变量与多个影响因素之间的 关系
反应变量：连续计量资料，正态随机变量 ——多重线性回归
• 例13-1（第六版）
• 为了研究有关糖尿病患者体内脂联素水平的影 响因素，某医师测定30名患者的体重指数 BMI(kg/m2)、病程LEP（ng/ml）、空腹血糖 FPG(mmol/l)及脂联素水平。
Linear regression对话框
Method:自变量筛选下拉菜单
• Enter：强迫引入法；全 部自变量均引入方程 • Stepwise：逐步引入 • Remove：强迫剔除法 • backward：向后剔除法 • Forward：向前引入法
Statistics对话框
独立性检验
Plots对话框
先是自变量纳入模型情况的汇总
模型的简单汇总,包括R、R2， 调整R2 ，
方差分析：p<0.001，说明模型有意 义（回归系数有统计学意义）。
：
t检验结果等（重要） 常数项=1106.788，回归系数=61.423，直线回归方程为
ˆ 1106 Y .79 61.42X
第一行：对截距a的检验，有意义。 第二行：对回归系数b的检验，有意义。 回归系数的标准误=4.881，总体回归系数95%可信区间为 （50.788，72.058）。标准化回归系数=0.964，回归系数t检 验的t值为12.584，p<0.001，可认为两变量之间有直线关系，
SPSS数据分析—多重线性回归
SPSS数据分析—多重线性回归
简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性回归。
然而，在现实世界中，事物之间的关系往往是复杂的，由多个因素共同作用而产生的结果。
因此，简单线性回归在实际应用中几乎不存在。
多重线性回归是指有多个自变量和一个因变量的线性回归。
有些资料将其称为多元线性回归，但我认为“多元”应该指的是真正的因变量而不是自变量。
同时，多重共线性这一概念也是针对多个自变量而言的。
因此，我更倾向于称其为多重线性回归。
多重线性回归的适用条件与简单线性回归类似，需要满足自变量与因变量之间存在线性关系、残差相互独立、残差方差齐性，以及残差呈正态分布等条件。
但由于自变量的数量增加，还需要确保自变量之间不存在相关性，即避免多重共线性的影响。
然而，完全不存在相关的自变量是不可能的，因此只要不是强相关性，就可以接受。
在SPSS中，多重线性回归的操作过程与简单线性回归类似，只是设置的内容更多。
建议设定分析步骤，常用的步骤包括：1.绘制散点图，判断是否存在线性趋势；2.初步建模，包括设定变量筛选方法；3.残差分析，分析建模之后的残差的正态性、独立性、方差齐性等问题；4.判断强影响点和多重共线性；5.根据以上分析结果修正模型，并重复步骤3-4，直到模型达到最优效果。
spss回归
spss回归SPSS回归介绍：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、生物科学、工程等领域。
回归分析是SPSS中最为常用的统计方法之一，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
本文将详细介绍SPSS回归分析的基本概念、步骤和结果的解读。
一、回归分析的基本概念1.1 回归方程回归方程是用来描述因变量和自变量之间关系的数学模型。
简单线性回归方程可以表示为Y = a + bX，其中Y为因变量，X为自变量，a和b分别为截距项和斜率。
当存在多个自变量时，可以采用多元回归方程进行分析。
1.2 相关系数相关系数可以衡量因变量和自变量之间的关系强度和方向。
在SPSS 中，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。
Pearson相关系数适用于连续变量，而Spearman秩相关系数则适用于有序变量或非线性关系。
二、回归分析的步骤2.1 数据准备在进行回归分析之前，需要准备好所需的数据。
数据可以来自调查问卷、实验或其他收集方式。
在SPSS中，可以通过导入数据文件或手动输入数据来进行分析。
2.2 设计回归模型在设计回归模型时，需要确定自变量和因变量的关系类型。
如果自变量和因变量之间存在线性关系，则可以使用简单线性回归模型。
如果存在多个自变量，则需要使用多元回归模型。
2.3 进行回归分析在SPSS中，进行回归分析非常简单。
只需要选择分析菜单下的回归选项，然后将因变量和自变量选择到相应的字段中。
SPSS会自动计算回归方程和相关系数，并提供结果解读。
2.4 分析结果解读回归分析结果包括回归系数、显著性水平、拟合优度等指标。
回归系数表示自变量对因变量的影响程度，显著性水平表示回归模型的可靠性，拟合优度可以评估回归模型的拟合程度。
三、实例分析为了更好地理解SPSS回归分析的步骤和结果，下面将给出一个实例分析。
简单介绍SPSS如何做回归和相关
02
SPSS回归分析
线性回归分析
定义：线性回 归分析是一种 通过建立数学 模型来描述因 变量和自变量 之间线性关系 的统计分析方
法。
目的：通过回 归分析，可以 确定因变量和 自变量之间的 关系强度，并 预测因变量的
未来值。
适用范围：适 用于因变量和 自变量之间存 在线性关系的
情况。
操作步骤：选 择自变量和因 变量，建立回 归模型，进行 模型拟合和检 验，解释结果 和预测未来。
YOUR LOGO
20XX.XX.XX
SPSS回归和相关分析的简单介 绍
XX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XX
目 录
01 单 击 添 加 目 录 项 标 题 02 S P S S 回 归 分 析 03 S P S S 相 关 分 析
01
添加章节标题
THANK YOU
汇报人：XX
数据清洗和 建立回归模 模型评估和
整理
型
优化
解释结果和 预测
03
SPSS相关分析
描述性相关分析
参数相关分析
添加标题 添加标题 添加标题 添加标题
定义：参数相关分析是统计学中用于衡量两个或多个变量之间关联程度 的方法。
类型：包括Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall秩相关 系数等。
非线性回归分析
定义：非线性回归分析是一种用于探索和描述因变量与自变量之间非线性关系的统计方法。
适用场景：当因变量与自变量之间的关系不是简单的线性关系时，可以使用非线性回归分 析。
模型形式：非线性回归分析的模型通常采用幂函数、指数函数、对数函数等形式。
参数估计：非线性回归分析的参数通常通过最小二乘法或最大似然估计等方法进行估计。
SPSS案例实践笔记：多重线性回归分析数据小兵博客
SPSS案例实践笔记：多重线性回归分析数据小兵博客当只考察一个自变量对因变量的影响时，我们称之为简单一元线性回归，如果要多考察一些自变量，此时许多人习惯性将之称为多元线性回归，统计学上建议称之为多重线性回归，避免和多元统计方法冲突。
案例背景介绍这是mei国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和其他因素间的关系。
SPSS变量视图如下：研究目标是各州的犯罪率（因变量），可能的因素（自变量）是人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数。
因变量犯罪率连续数值变量，有多个自变量，从研究目标和数据类型来看，可选用多重线性回归分析。
线性关系初步判断线性回归要求每个自变量和因变量之间存在线性关系，可以依靠相关分析和散点图来初步判断。
犯罪率与文盲率、霜冻天数、高中毕业率、人口存在较为明显的线性关系，面积和其他变量普遍无关，越冷的地方文盲率越低、高中毕业率越高。
有统计学意义的相关系数依次为：0.703（文盲率）、-0.539（霜冻天数）、-0.488（高中毕业率）、0.344（人口）。
除因变量外其他因素两两间相关系数均在0.7以下，因素间没有强相关关系存在，初步提示共线性问题较弱。
以上分析表明，并不是所有因素都有犯罪率存在明显线性关系，如果我们构建多重线性回归，这可能涉及到自变量筛选的问题，可优先选择逐步回归的方法。
共线性问题共线性问题是由于自变量间存在强相关关系造成的，它的存在对回归是有影响的，现在我们需要观察6个自变量间的共线性问题，最为常见的依据则是关注容忍度Tol和方差膨胀因子VIF。
SPSS在线性回归中可以是输出这两个指标，来看一下具体情况：VIF是T ol的倒数，所以它们两个其实是一回事，我们只需要解读其一即可。
一般认为如果某个自变量的容忍度T ol＜0.1，则可能存在严重共线性问题。
反过来就是VIF＞10提示存在较为严重共线性问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
h
4
h
5
Linear regression对话框
h
6
Method:自变量筛选下拉菜单
• Enter：强迫引入法；全 部自变量均引入方程
• Stepwise：逐步引入 • Remove：强迫剔除法 • backward：向后剔除法 • Forward：向前引入法
h
7
• 步骤：
• 通过linear regression过程statistics按钮 中的durbin-watson检验进行判断。
• 该统计量取值在0～4之间。一般若自变量 数少于4个，统计量接近2，基本上可以肯 定残差间相互独立。
h
19
h
20
2、分析 Analyze ----regression --- linear
脂联 素
ADI(ng/ml)
Pearson Correlation脂 联 素 ADI(ng/ml)
简单回归分析
• 回归分析（regression variable）：
•
研究一个变量如何随另一个变量变化的常用
方法。
• 线性回归（linear regression）：又称简单回归 （simple regression）
•
两个连续型变量之间线性依存关系的统计方
法。即描述一个因变量（dependent variable）
h
32
h
33
P-P图
h
34
散点图： Y轴：因变量， x轴：标准化预测值
h
35
散点图： Y轴：标准化残差， X轴：标准化预测值
h
36
显示增加新变量
h
37
二、非线性回归 例11-6
h
38
h
39
直线方程 对数方程
三次方程
二次方程
h
指数方程
40
h
41
•多重线性回归分析
h
42
• 例13-1（第六版）
Y与一个或多个自变量（ independent variable ）
X之间的线性依存关系。
h
1
回归分析的要求
• 1、应变量Y服从正态分布 • 2、自变量X可以是随机变动的，也可以是精
确测量或人为取值的变量
• 线性回归模型的适用条件(line)
• L-线性
• I-独立性
• N-正态性
• E-方差齐性
• analyze→regression→linear
• plot
h
15
方差齐性检 验
正态性检验
h
16
正态性检验结果：QQ图上各点基本在直线上。
h
17
从上图可见，不论Y的标化预测值如何变化h ，标化残差的波动基本保持稳定。 18
• 四、独立性：各观测间相互独立，即任两 个观测残差的协方差为0。
h
2
方差齐、直线关系
模型还有别的变 量需要引入
h
方差不齐 残 差 图
曲线关系
3
• Analyze regression linear(线性回归 分析)可进行以下几个过程
• 1、建立回归方程；
• 2、回归方程的配合适度检验：包括回归方 程和回归系数或偏回归系数的假设检验、 残差分析；
• 3、直线回归的区间估计：包括总体回归系 数的区间估计；当x为某定值时，估计值总 体均数的可信区间和个体Y值的容许区间
h
12
h
13
非没标 有准明化显残偏差正与或自偏变负量的的趋散势点）图（从上图可见h 各点基本平均分布在0这条水平线的两1边4 ，
• 二、正态性、方差齐性检验 • 1、正态性即残差服从正态分布N（0，σ2） • 2、方差齐性即残差的大小不随所有变量取
值水平的改变而改变（标准化预测值和标 准化残差的散点图） • 3、步骤：
h
27
先是自变量纳入模型情况的汇总
h
28
模型的简单汇总,包括R、R2， 调整R2 ，
h
29
方差分析：p<0.001，说明模型有意 义（回归系数有统计学意义）。
：
h
30
t检验结果等（重要） 常数项=1106.788，回归系数=61.423，直线回归方程为
Y ˆ11 .70 9 6 6.4 1X 2
• graphs→scatter/Dot…→simple scatter
h
45
h
46
h
47
h
48
h
49
h
50
选择enter，（选入全部变量）
h
51
h
52
描述
Descriptive Statistics
Mean S td. Deviation
脂 联 素 ADI(ng/m1l8).8290
第一行：对截距a的检验，有意义。 第二行：对回归系数b的检验，有意义。 回归系数的标准误=4.881，总体回归系数95%可信区间为 （50.788，72.058）。标准化回归系数=0.964，回归系数t检 验的t值为12.584，p<0.001，可认为两变量之间有直线关系，
h
残差统计结果：显示预测值、标准预测值等 统计量的最小值、最大值、均数和标准差
Statistics对话框
独立性检验
h
8
Plots对话框
h
9
Options对话框
h
10
例题11-1操作步骤： 1、定义变量，输入数据
h
11
先检验适用条件
• 一、线性（散点图）： • 1、x与y • 2、x与非标准化残差的散点图（在多重回
归分析中，效率高于散点图矩阵） • 步骤： • graphs→scatter/Dot…→simple scatter
Linear regression对话框
h
21
Statistics对话框
h
22
散点图1：因变量为Y轴 标准化预测值为X轴
h
23
散点图1：因变量为标准化残差 标准化预测值为X轴
h
24
保存以下新变量
h
25
描述性统计：均数、标准差、例数
h
26
相关分析：Pearson相关系数0.964、 单侧检验p值为<0.001
9.1450
体 重 指 数 BMI(kg2/4m.920)00
3.0477
病 程 DY（ 年 ） 6.757
4.640
瘦 素 LEP(ng/ml) 10.0730
6.3822
空 腹 血 糖 FPG(mm8o.l/0l)70
2.203
N 30 30 30 30 30
h
53
两两相关（简单相关）
Co rr ela tions
• 为了研究有关糖尿病患者体内脂联素水平的影 响因素，某医师测定30名患者的体重指数 BMI(kg/m2)、病程LEP（ng/ml）、空腹血糖 FPG(mmol/l)及脂联素水平。
h
43
例13-1：1、定义变量，输入数据
h
44
• 考察线性 • 1、散点图矩阵
graphs→scatter/Dot…→matrix scatter • 2、自变量与残差的散点图