spss操作--一元线性回归分析

一元线性回归分析在医学上的应用:
1. 确定两个变量间是否存在线性关系，如存在,则 用回归方程表示它们之间的数量关系.
2. 根据一个较易测得的变量的值去推测另一个不易 测得的变量的值.
3. 用以进行对今后工作的预测. 4. 用以建立较为精确的正常值范围. 5. 用以修正观测值.
SPSS进行分析
1. 单击 “开始” → “程序” → SPSS for windows → SPSS10.0 for windows → type in data → OK → 单击 “Variable View”( 在第一列 输入进食量、体重增量；单击“Data View”。
1. SPSS输入格式 10行2列
2. 程序选项 Analyze → Regression → Linear…
引入回归分析的因变量：体重增量 引入回归分析的自变量 ：进食量 在Method：中选Enter（强迫引如法）
单击Statistics … （选项ห้องสมุดไป่ตู้下图）
单击Continue→Plos… 单击Continue →OK
1. 描述性统计量
主要结果
2. 相关系数表
3. 模型摘要 可决系数 R2 = .883
4. 方差分析表
统计量 F = 60.197 , P≈.000<.001,认为进食量 对大白鼠体重增加量的回归效果显著.
5. 回归系数表
回归方程: Y 17.357 0.222 X
6.正态性检验图
7. 回 归 直 线 与 散 点 图
例 某实验室用大白鼠做实验，研究一种代乳 粉的营养价值。
进食量和体重增加量表
动物编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
进食量X（g ） 820 780 720 860 690 787 934 679 639 820
体重增加Y（g ）165 158 130 180 134 167 186 145 120 158
一元线性回归分析
1. 根据样本值(x1, y1),(xn , yn ) 在平面上作散点图， 判定n个点近似位于一条直线上；
2. 利用公式对未知参数 a、b、 2 进行估计，得出 经验回归方程 yˆ aˆ bˆx 及预报误差 2;
3. 回归效果的显著性检验 ，即检验回归系数 b与0 是否有显著性差异。