关于使用SPSS线性回归实现通径分析的方法
SPSS线性回归精确分析
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一元线性回归分析操作
(三)plot选项:图形分析. • Standardize residual plots:绘制残差序列直
方图和累计概率图,检测残差的正态性 • 绘制指定序列的散点图,检测残差的随机性、异
方差性 – ZPRED:标准化预测值 – ZRESID:标准化残差 – SRESID:学生化残差 – produce all partial plot:绘制因变量和所
有自变量之间的散点图
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线性回归方准化残差的直方图或累计概率图
(二)残差序列的随机性检验
– 绘制残差和预测值的散点图,应随机分布在经过零的一条直 线上下
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线性回归方程的残差分析
(三)残差序列独立性检验: –残差序列是否存在后期值与前期值相关的现象,利用 D.W(Durbin-Watson)检验 –d-w=0:残差序列存在完全正自相关;d-w=4:残差序列 存在完全负自相关;0<d-w<2:残差序列存在某种程度 的正自相关;2<d-w<4:残差序列存在某种程度的负自 相关;d-w=2:残差序列不存在自相关. –残差序列不存在自相关,可以认为回归方程基本概括 了因变量的变化;否则,认为可能一些与因变量相关的 因素没有引入回归方程或回归模型不合适或滞后性周 期性的影响.
F
(yˆi y)2/k
(y i
yˆi)2/(nk1)
– F=平均的回归平方和/平均的剩余平方和~F(1,n-1-1) – 如果F值较大，则说明自变量造成的因变量的线性变动远大于随机因素
对因变量的影响,自变量于因变量之间的线性关系较显著 (4)计算F统计量的值和相伴概率p (5)判断
– p<=a:拒绝H0,即:回归系数与0有显著差异，自变量与因变量之间存在显 著的线性关系。反之，不能拒绝H0
SPSS如何进行线性回归分析操作 精品
SPSS如何进行线性回归分析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、一元线性回归分析用SPSS进行回归分析，实例操作如下：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：2.请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
如RegressionCoefficients(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。
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。
由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。
3.用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。
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。
通径分析在Excel和SPSS中的实现
通径分析在 Ｅ ｘｃｅｌ和 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 中的实现
张 琪 １，丛 鹏 ２，彭 励 １
（ １．宁夏大学 生命科学学院， 宁夏 银川 ７５００２１；２．莱阳农学院 保卫处， 山东 青岛 ２６６１０９）
摘 要：分别举例说明利用 Ｅｘｃｅｌ 和 ＳＰＳＳ 进行通径分析的详细过程，说明应用 Ｅｘｃｅｌ 或 ＳＰＳＳ 进行通径分析无需复杂的编
总之， 通过以上一系列的教学改革， 必将激发学生 学习兴趣， 调动学生学习的自主性和积极性， 学生的创 新思维和实践动手能力将得到极大提高， 丰富专业技 能和职业技能， 为学好本专业课程和就业奠定坚实的
基础。 二十一世纪是知 识 、技 术 、信 息 飞 速 发 展 的 时 代 。
面对这个时代， 只有与时俱进， 对《模拟电子技术》课程 进行大胆地改革， 才能培养出适应未来发展需要的跨 世纪高级人才， 只要按照高等职业教育的培养目标进 行改革和探索， 必将会走出高等职业教育发展的一条 新路。
２００５，２２（５）：３３１￣３３２．
— ９１ —
（ ４） 打开“工具”菜单“数据分析”选项中的“相关”分析 选项， 对数据进行相关分析， 并检验回归系数的显著性。
（ ５） 通径系数实际就是 Ｙ 关于 Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３ 的标准的偏 回归系数［２］， 故可按照通径系数＝自变量的回归系数×（ 自 变量的标准差／因变量的标准差） 公式计算通径系数。在 Ｅｘｃｅｌ 工作表空白单元格中输入该公式对应变量值即可 得出相应的通径系数。误差 ｅ 的通径系数计算可在空白 单元格中插入函数 ＳＱＲＴ（１－ Ｒ２）计算得。某一自变量通过 通过其它自变量对因变量的作用效应即 ｘｉ 通过 ｘｊ 的间 接效应为 ｒｉｊ×ｐｙｊ。总效应为直接效应与间接效应之和。 １．３ 计算结果与简单分析
SPSS第十讲_线性回归分析
点击“OK”，结果一：确定系数表
结果一告诉我们什么？
表中调整后的R平方＝0.044，表示整 个方程能够解释收入变化的4.4％。 与例1中的确定系数相比，提高了1.1 个百分点。
结果二：方差分析表
结果二告诉我们什么？
表中显著度（Sig）<0.001，表明整个方程 是显著的，也就是说自变量与因变量之间 具有显著的线性关系。 但这并不意味着每个自变量与因变量都具 有显著的线性关系，具体的结论还需要看 后面对每个自变量的回归系数的检验结果。
结果三告诉我们什么？
由此我们可以得到回归方程式： y＝534.493＋137.048×性别－112.371× 小学－ 79.864×初中－ 65.704×高中－ 1.749×年龄
结果三告诉我们什么？
表中 Beta 栏的标准化回归系数的绝对值可 以用于比较各个自变量之间对因变量的贡 献大小：
性别(0.184) > 小学(0.117) > 初中(0.103) > 高中(0.082) > 年龄(0.061)
步骤1：点击“Recode”，弹出对话框
步骤2：将四分类的教育变量拖入中间空白框
步骤3：在Name栏中填写第一个虚拟变量edu1
步骤4：在Label栏中填写变量名标签－小学
步骤5：点击“Change”按钮
步骤6：点击“Old and New Values”按 钮
步骤7：将原变量中表示小学的“1”设为新变量的“1”
点击“OK”，结果一：确定系数表
结果一告诉我们什么？
表格中的R、R Square和Adjusted R Square都 是用于表示模型的解释能力
通常选择Adjusted R Square作为我们的结论依 据，调整后的R平方越大，说明性别和收入的线 性关系越强，即性别对收入的解释力越强
SPSS多元线性回归结果分析
SPSS多元线性回归结果分析输出下⾯三张表第⼀张R⽅是拟合优度对总回归⽅程进⾏F检验。
显著性是sig。
结果的统计学意义，是结果真实程度（能够代表总体）的⼀种估计⽅法。
专业上，p 值为结果可信程度的⼀个递减指标，p 值越⼤，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如 p=0.05 提⽰样本中变量关联有 5% 的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均⽆关联，我们重复类似实验，会发现约 20 个实验中有⼀个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如变量间存在关联，我们可得到 5% 或 95% 次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效⼒有关。
）在许多研究领域，0.05 的 p 值通常被认为是可接受错误的边界⽔平。
F检验：对于多元线性回归模型，在对每个回归系数进⾏显著性检验之前，应该对回归模型的整体做显著性检验。
这就是F检验。
当检验被解释变量y t与⼀组解释变量x1, x2 , ... , x k -1是否存在回归关系时，给出的零假设与备择假设分别是H0：b1 = b2 = ... = b k-1 = 0 ,H1：b i, i = 1, ..., k -1不全为零。
⾸先要构造F统计量。
由（3.36）式知总平⽅和（SST）可分解为回归平⽅和（SSR）与残差平⽅和（SSE）两部分。
与这种分解相对应，相应⾃由度也可以被分解为两部分。
SST具有T - 1个⾃由度。
这是因为在T个变差 ( y t -), t = 1, ..., T，中存在⼀个约束条件，即 = 0。
由于回归函数中含有k个参数，⽽这k个参数受⼀个约束条件制约，所以SSR具有k -1个⾃由度。
因为SSE中含有T个残差，= y t -, t = 1, 2, ..., T，这些残差值被k个参数所约束，所以SSE具有T - k个⾃由度。
SPSS实操之线性回归分析
线性回归的位置
一元线性回归
实例1
对受访者的性别和月收入进行 一元线性回归分析
注意
当自变量是分类变量时，需要将原 变量转换成虚拟变量，所有虚拟变量都 是 “1”和“0”取值的二分变量。（当原 变量是二分类变量时，我们只需要设定 一个“1”、“0”取值的虚拟变量，并且 把取值为“0”的那个类别作为参照项）
步骤28：将原变量的其余取值都设为“0”
步骤29：点击“Continue”，回到主对话框
步骤30：点击“OK”，生成表示高中的虚拟变量edu3
步骤31：点击“Regression”中的“Linear”，弹出对话 框
步骤32：选择因变量“月收入”
步骤32：选择自变量“虚拟性别”,“edu1”,“edu2”，“edu3”和年龄
步骤21：重新点击“Recode”，弹出对话框
步骤22：将四分类的教育变量拖入中间空白框
步骤23：在Name栏中填写第二个虚拟变量edu3
步骤24：在Label栏中填写变量名标签－高中
步骤25：点击“Change”按钮
步骤26：点击“Old and New Values”按 钮
步骤27：将原变量中代表高中的“3”设为新变量的 “1”
步骤1：点击“Recode”，弹出对话框
步骤2：将四分类的教育变量拖入中间空白框
步骤3：在Name栏中填写第一个虚拟变量edu1
步骤4：在Label栏中填写变量名标签－小学
步骤5：点击“Change”按钮
步骤6：点击“Old an“1”设为新变量的“1”
从表中显著度<0.001，可以发现性别对收入的影 响是非常显著的。
多元线性回归
实例2
将受访者的性别、教育程度 （四分类的教育程度）和年龄作为 自变量，通过多元线性回归，分析 其对月收入的影响。
spss回归分析2篇
spss回归分析2篇篇一：SPSS回归分析简介回归分析是一种常用的统计分析方法，可以用来描述自变量和因变量之间的关系。
在社会科学研究中，回归分析通常用来预测或解释某些现象。
SPSS是一种流行的分析工具，提供了强大的回归分析功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行回归分析，并解释如何解读回归结果。
步骤下面是使用SPSS进行回归分析的基本步骤：1. 打开SPSS并导入数据集。
2. 选择“回归”菜单中的“线性回归”选项。
3. 在对话框中，选择需要用作预测变量的自变量。
4. 指定需要预测的因变量。
5. 点击“统计”按钮，选择需要显示的统计信息，如R 方值、标准化系数等。
6. 点击“确定”按钮，SPSS将生成回归分析结果的报告。
解读结果SPSS生成的回归分析报告包含多个部分。
以下是一些主要内容：1. 描述性统计包括每个自变量和因变量的平均值、标准差和样本数量。
2. 相关系数矩阵显示每个自变量和因变量之间的相关程度，以及它们之间的相关系数。
3. 回归系数显示每个自变量对因变量的影响程度。
系数值越大，说明自变量对因变量的影响越大。
你可以根据这些系数来进行预测或解释。
4. R方值表示自变量对因变量的独立解释能力。
R方值越接近1，说明自变量对因变量的解释能力越强。
但是，R方值不表示因果关系。
5. t值和p值这些值用于测试回归系数是否显著。
t值越大，p值越小，说明回归系数越显著。
结论回归分析是一种强大的统计方法，可以用来解释或预测某些现象。
使用SPSS进行回归分析非常简单，只需按照上述步骤操作即可。
解读SPSS生成的回归分析报告可能需要一些统计知识，但是你可以根据报告中的图表和指标来进行评估。
言归正传，下面我们将介绍如何使用SPSS进行多元回归分析。
篇二：SPSS多元回归分析简介多元回归分析是一种用于探索多个自变量与因变量之间关系的统计方法。
在社会科学研究中，多元回归通常用于预测或解释某些现象。
SPSS是一种流行的分析工具，提供了强大的多元回归分析功能。
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2023年使用SPSS线性回归实现通径分析的
方法
2023年使用SPSS实现通径分析的方法
随着数据分析技术的不断发展，通径分析作为一种重要的统计方法，在社会科学研究中得到了广泛的应用。
通径分析可以帮助研究者
理解变量之间的关系，探索影响因素，并进行预测。
本文将介绍2023
年使用SPSS软件进行通径分析的方法。
一、背景介绍
通径分析是一种结构方程建模方法，用于研究变量之间的直接和间接
关系。
通径分析可以帮助研究者理清影响机制，揭示变量与变量之间
的作用路径。
在社会科学研究中，通径分析广泛用于心理学、教育学、经济学等领域。
二、SPSS软件介绍
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用
的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析能力。
其操作简单，适
用于初学者和专业研究人员。
SPSS软件提供了丰富的分析功能，包括
描述统计、t检验、方差分析等。
在2023年，SPSS软件已经更新至最
新版本，新增了通径分析的功能。
三、数据准备
在进行通径分析之前，需要准备好相关的数据。
数据可以通过实地调查、问卷调查等方式收集。
在收集数据时，要注意确保数据的准确性
和可靠性。
数据应包含研究变量及其相应的测量数据。
四、模型构建
通径分析的关键在于建立适当的研究模型。
模型可以是基于理论或经
验研究的基础上构建的。
在构建模型时，需要明确各变量之间的假设
关系。
为了说明模型的构建过程，假设我们研究A、B、C三个变量之间
的关系。
我们假设A对B有直接影响，B对C有直接影响，并且A对C 有间接影响，即通过B中介。
我们可以利用SPSS软件中的路径分析工具进行模型的构建和参数估计。
五、数据分析
在进行数据分析之前，我们需要确保数据的完整性和可用性。
可以通过数据清洗和数据预处理来处理缺失值和异常值。
在SPSS软件中，我们可以通过以下步骤进行通径分析的数据分析：
1. 打开SPSS软件，并导入准备好的数据集。
2. 选择“数据”菜单中的“路径分析”选项。
3. 在路径分析对话框中，选择合适的变量并确定它们之间的关系。
4. 设置路径分析模型的参数估计方法和统计学显著性水平。
5. 单击“确定”按钮，SPSS软件将自动分析数据并生成结果报告。
六、结果解读
通径分析的结果报告通常包括各个路径的标准化系数、显著性水平、直接效应和间接效应等。
通过分析结果报告，我们可以得出关于各个变量之间关系的结论。
七、讨论与总结
在进行通径分析的研究中，需要将结果与研究假设相比较，讨论其一致性或不一致性，并进一步解释结果的含义。
还需要分析研究的局限性，并提出未来的研究方向和改进措施。
总之，在2023年，使用SPSS进行通径分析已经成为社会科学研究中常用的方法之一。
通过SPSS软件的路径分析工具，研究者可以方便地构建研究模型、进行数据分析和解读结果。
但是，在使用SPSS进行通径分析时，仍然需要严谨的研究设计和合理的模型构建，以获得可靠和有效的研究结果。