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强大且常用的工具，它能够帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的线性关系。

接下来，我将为您详细介绍使用 SPSS 进行多元线性回归分析的具体操作步骤。

首先，准备好您的数据。

数据应该以特定的格式整理，通常包括自变量和因变量的列。

确保数据的准确性和完整性，因为这将直接影响分析结果的可靠性。

打开 SPSS 软件，在菜单栏中选择“文件”，然后点击“打开”，找到您存放数据的文件并导入。

在导入数据后，点击“分析”菜单，选择“回归”，再点击“线性”。

这将打开多元线性回归的对话框。

在“线性回归”对话框中，将您的因变量拖放到“因变量”框中，将自变量拖放到“自变量”框中。

接下来，点击“统计”按钮。

在“统计”对话框中，您可以选择一些常用的统计量。

例如，勾选“估计”可以得到回归系数的估计值；勾选“置信区间”可以得到回归系数的置信区间；勾选“模型拟合度”可以评估模型的拟合效果等。

根据您的具体需求选择合适的统计量，然后点击“继续”。

再点击“图”按钮。

在这里，您可以选择生成一些有助于直观理解回归结果的图形。

比如，勾选“正态概率图”可以检查残差的正态性；勾选“残差图”可以观察残差的分布情况等。

选择完毕后点击“继续”。

然后点击“保存”按钮。

您可以选择保存预测值、残差等变量，以便后续进一步分析。

完成上述设置后，点击“确定”按钮，SPSS 将开始进行多元线性回归分析，并输出结果。

结果通常包括多个部分。

首先是模型摘要，它提供了一些关于模型拟合度的指标，如 R 方、调整 R 方等。

R 方表示自变量能够解释因变量变异的比例，越接近 1 说明模型拟合效果越好。

其次是方差分析表，用于检验整个回归模型是否显著。

如果对应的p 值小于给定的显著性水平（通常为 005），则说明模型是显著的。

最重要的是系数表，它给出了每个自变量的回归系数、标准误差、t 值和 p 值。

回归系数表示自变量对因变量的影响程度，p 值用于判断该系数是否显著不为 0。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

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多元回归分析案例

spss多元回归分析案例SPSS多元回归分析案例。

在统计学中，多元回归分析是一种用于探究多个自变量与因变量之间关系的方法。

通过多元回归分析，我们可以了解不同自变量对因变量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。

在本篇文档中，我将通过一个实际案例来介绍如何使用SPSS软件进行多元回归分析。

案例背景：假设我们是一家电子产品公司的市场营销团队，在推出新产品之前，我们希望了解不同因素对产品销量的影响。

我们收集了一些数据，包括产品的售价、广告投入、竞争对手的售价、季节等因素，以及产品的销量作为因变量。

数据准备：首先，我们需要将数据录入SPSS软件中。

在SPSS中，我们可以通过导入Excel文件的方式将数据导入到软件中，并进行必要的数据清洗和处理。

确保数据的准确性和完整性对于后续的多元回归分析非常重要。

模型建立：接下来，我们需要建立多元回归模型。

在SPSS中，我们可以通过依次选择“分析”-“回归”-“线性回归”来进行多元回归分析。

在“因变量”栏中输入销量，然后将所有自变量依次输入到“自变量”栏中。

在建立模型之前，我们还需要考虑是否需要进行变量转换或交互项的添加，以更好地拟合数据。

模型诊断：建立模型后，我们需要对模型进行诊断，以确保模型的准确性和有效性。

在SPSS中，我们可以通过查看残差的正态性、异方差性以及自相关性来进行模型诊断。

如果模型存在严重的偏差或违反了多元回归分析的假设，我们需要进行相应的修正或改进。

模型解释：最后，我们需要解释多元回归模型的结果。

在SPSS的输出结果中，我们可以看到各个自变量的系数、显著性水平、调整R方等统计指标。

通过这些指标，我们可以了解不同自变量对销量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。

同时，我们还可以进行各种假设检验，来验证模型的有效性和可靠性。

结论：通过以上多元回归分析，我们可以得出不同自变量对产品销量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。

这些结果对于我们制定产品的定价策略、广告投放策略以及市场营销策略都具有重要的指导意义。

SPSS多元线性回归分析教程

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

SPSS多元线性回归分析[转载]SPSS19.0实战之多元线性回归分析(2016-08-12 20:31:47)[删除]转载▼标签：转载原文地址：SPSS19.0实战之多元线性回归分析作者：建模手线性回归数据（全国各地区能源消耗量与产量）来源，可点击协会博客数据挖掘栏：国泰安数据服务中心的经济研究数据库。

1.1 数据预处理数据预处理包括的内容非常广泛，包括数据清理和描述性数据汇总，数据集成和变换，数据归约，数据离散化等。

本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总。

一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理。

于此我们只对数据做缺失值填充，但是依然将其统称数据清理。

1.1.1 数据导入与定义单击“打开数据文档”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中，如图1-1所示。

图1-1 导入数据导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。

单击菜单栏的“”-->“”将所选的变量改为数值型。

如图1-2所示：图1-2 定义变量数据类型1.1.2 数据清理数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。

单击“”-->“”，将检查所输入的数据的缺失值个数以及百分比等。

如图1-3所示：图1-4 描述性数据汇总得到如表1-2所示的描述性数据汇总。

N极小值极大值均值标准差方差能源消费总量30911261649638.506175.92438142034.412煤炭消费量30332290019728.997472.25955834651.378焦炭消费量30195461874.611053.0081108824.853原油消费量30055551099.011273.2651621202.562汽油消费量3018771230.05170.27028991.746煤油消费量30026242.3764.8964211.520柴油消费量30271368392.34300.97990588.441燃料油消费量3001574141.00313.46798261.261天然气消费量30110619.5622.044485.947电力消费量30983004949.64711.664506464.953原煤产量300581427909.1711741.388 1.379E8焦炭产量3009202992.281707.9982917256.193原油产量2904341637.121085.3791178048.432燃料油产量30049775.60126.79116075.971汽油产量3001032186.49208.77143585.122煤油产量30021932.3055.3943068.535柴油产量3001911388.52420.216176581.285天然气产量30016419.5242.3711795.341电力产量30972536954.74675.230455935.003有效的N （列表状态）29表1-2 描述性数据汇总标准化后得到的数据值，以下的回归分析将使用标准化数据。

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

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多元回归分析案例

spss多元回归分析案例SPSS多元回归分析是一种常用的统计方法，可以通过分析多个自变量对一个或多个因变量的影响程度，帮助研究者理解变量之间的关系以及预测变量之间的变化情况。

以下是一个关于人们消费意愿的多元回归分析的案例。

假设我们想研究人们的消费意愿受到收入水平、年龄和受教育水平的影响程度。

我们收集了100个参与者的数据，包括他们的收入、年龄、受教育水平以及消费意愿。

下面将介绍如何使用SPSS进行多元回归分析。

首先，在SPSS软件中打开数据文件，并选择"回归"菜单下的"线性回归"选项。

然后将因变量（消费意愿）拉入"因变量"框中，将自变量（收入、年龄、受教育水平）拉入"自变量"框中。

其次，点击"统计"按钮，在弹出的对话框中勾选"无多重共线性检验"、"离群值"和"样本相关矩阵"选项，并点击"确定"按钮。

接下来，点击"模型"按钮，在弹出的对话框中选择"全量"和"因素样本相关系数"选项，并点击"确定"按钮。

然后，点击"保存"按钮，在弹出的对话框中输入保存路径和文件名，并勾选"标准化残差"、"标准化预测值"和"离群值的DFITS"选项，并点击"确定"按钮。

最后，点击"OK"按钮开始进行多元回归分析。

在分析结果中，我们可以查看每个自变量的回归系数、标准误、t值以及显著性水平。

还可以查看整体模型的解释力、统计显著性和调整R 平方。

根据分析结果，我们可以得出结论：收入水平、年龄和受教育水平对消费意愿有显著影响。

收入水平对消费意愿的影响最大，其次是受教育水平，年龄对消费意愿的影响较小。

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多元线性回归分析试验

SPSS多元线性回归分析试验在科学研究中，我们会发现某些指标通常受到多个因素的影响，如血压值除了受年龄影响之外，还受到性别、体重、饮食习惯、吸烟情况等因素的影响，用方程定量描述一个因变量y与多个自变量x1、x2、x3.......之间的线性依存关系，称为多元线性回归。

有学者认为血清中低密度脂蛋白增高是引起动脉硬化的一个重要原因。

现测量30名怀疑患有动脉硬化的就诊患者的载脂蛋白A、载脂蛋白B、载脂蛋白E、载脂蛋白Ｃ、低密度脂蛋白中的胆固醇含量。

资料如下表所示。

求低密度脂蛋白中的胆固醇含量对载脂蛋白Ａ、载脂蛋白Ｂ、载脂蛋白Ｅ、载脂蛋白Ｃ的线性回归方程。

spss数据处理步骤：（１）打开spss输入数据后，点击“分析”－“回归”－“线性”。

然后将“低密度脂蛋白”选入因变量框，将“载脂蛋白Ａ”“载脂蛋白Ｂ”“载脂蛋白Ｅ”“载脂蛋白C”依次选入自变量框。

方法选为“逐步”。

（2）单击“统计量”选项，原有选项基础上选择“R方变化”。

在残差中选“Durbin-Watson”，单击“继续”。

（3）单击“绘制”，将“DEPENDNT”选入“X2”中，将“*SRESID”选入“Y”中，在标准残差图选项中选择“直方图”和“正态概率图”。

单击“继续”。

（4）单击“选项”，在原有选项的基础上单击“继续”，最后单击“确定”，就完成了。

数据处理结果如下：输入／移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1 载脂蛋白B . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。

2 载脂蛋白C . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。

a. 因变量: 低密度脂蛋白率越高，模型与数据的拟合程度越好。

结果显示：自变量和因变量之间的相关系数为0.733，拟合线性回归的确定性系数为0.538，经调整后的确定性系数为0.503。

wqeAAASPSS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多元回归分析案例讲解

分析Coefficient表
四、得出各个模型中偏相关系数值： 1、B( 偏回归系数) ( 第2 列) 是控制了其他变量后得到的。 2、除了两个模型的常数项系数显著性水平 >0.05,不影响。其他的系数的显著性水平为0. 000, 它们都<0. 05, 故属于小概率事件, 即拒绝回归系数为零的假设, 即每个回归方程都有意义。
y=-15038.574+1.365X1 +5859.585X219.553X3+154.698X4+539.642X5 注释：X1 初始工资、X2工作种类、X3过去经验、X4受雇时间、X5受教育程度注意：B( 偏回归系数) , 有一个缺点就是单位数量级不一致时, 对它的比较毫无意义。如：初始工资的单位为1, 而工作种类的单位为1 000 , 显然这时工作种类前面的回归系数可能很小。故对它需要进行改进, 这就是Beta 系数。把所有变量都事先进行标准化，消除偏回归系数带来的数量单位的影响。
举例量474.所给变量共有6个：当前工资、初始工资、工作种类、过去经验、受雇时间、受教育程度。准备建立一个以当前工资为因变量，其他变量为自变量的回归方程。判断哪些变量进入方程，并且给出对应系数。
1、选变量
要建立一个模型首先要选择变量，解释变量和因变量之间要有一定的关系。方法：散点图直接判断相关性和偏相关性系数。所要判断的变量：初始工资、工作种类、过去经验、受雇时间、受教育程度
分析 ANOVA表
二、判断每一步模型总显著性 1、方差分析表显示了回归拟合过程中每一步的方差分析结果。 2、F值的Sig.值均<0.001.每个模型都拒绝回归系数均为0的假设，每个方程都是显著的。也就是说一个新的变量进入模型后，模型仍然显著，该模型不剔除某个变量，进入模型的变量都包括。（逐步回归法）

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多元线性回归分析教程

SPSS多元线性回归分析教程多元线性回归是一种广泛应用于统计分析和预测的方法，它可以用于处理多个自变量和一个因变量之间的关系。

SPSS是一种流行的统计软件，提供了强大的多元线性回归分析功能。

以下是一个关于如何使用SPSS进行多元线性回归分析的教程。

本文将涵盖数据准备、模型建立、结果解读等内容。

第一步是数据的准备。

首先，打开SPSS软件并导入所需的数据文件。

数据文件可以是Excel、CSV等格式。

导入数据后，确保数据的变量类型正确，如将分类变量设置为标称变量，数值变量设置为数值变量。

还可以对数据进行必要的数据清洗和变换，如删除缺失值、处理离群值等。

数据准备完成后，可以开始建立多元线性回归模型。

打开“回归”菜单，选择“线性”选项。

然后，将因变量和自变量添加到模型中。

可以一次添加多个自变量，并选择不同的方法来指定自变量的顺序，如逐步回归或全部因素回归。

此外，还可以添加交互项和多项式项，以处理可能存在的非线性关系。

在建立好模型后，点击“统计”按钮可以进行更多的统计分析。

可以选择输出相关系数矩阵、残差分析、变量的显著性检验等。

此外，还可以进行回归方程的诊断，以检查模型是否符合多元线性回归的假设。

完成模型设置后，点击“确定”按钮运行回归分析。

SPSS将输出多个结果表，包括回归系数、显著性检验、模型拟合度和预测结果等。

对于每个自变量，回归系数表示自变量单位变化对因变量的影响；显著性检验则用于判断自变量是否对因变量有显著影响；模型拟合度则表示模型的解释力如何。

在解读结果时，需要关注以下几个方面。

首先，回归系数的正负号表示因变量随自变量的增加而增加或减少。

其次，显著性检验结果应该关注到p值，当p值小于显著性水平（如0.05）时，可以认为自变量对因变量有显著影响。

最后，要关注模型拟合度的指标，如R方值、调整R方值和残差分析。

如果模型结果不满足多元线性回归的假设，可以尝试进行模型修正。

可以尝试剔除不显著的自变量、添加其他自变量、转换自变量或因变量等方法来改善模型的拟合度。

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.。