SPSS 软件应用 相关分析举例

SPSS案例：回归人均食品支出

回归分析：

一、散点图：人均食品支出与粮食平均单价是正相关关系，人均食品支出和人均收入也是正相关关系。

二、相关性分析：

人均食品支出与粮食平均单价的相关系数为0.730，为显著相关，假设检验t检验，sig（2-tailed）=0小于双侧检验的显著水平0.01，所以推翻原假设，人均食品支出与粮食平均单价线性相关。

人均食品支出与人均收入的相关系数为0.921，为显著相关，假设检验t检验，sig（2-tailed）=0小于双侧检验的显著水平0.01，所以推翻原假设，人均食品支出与人均收入线性相关。

三、（1）方程中的自变量列表（方法是进入）

(2 )模型拟合概述：可以从表中看出，自变量和因变量之间的相关系数为

0.940，拟合线性回归的确定性系数为0.883，经调整后的确定性系数为0.875，标准误的估计为2.766。这里的R,R^2的值反映两变量的共变量比率高，模型与数据的拟合程度好。Durbin-Watson=2.766>2，所以他们三者的关系程度显著。

四、方差分析：回归平方和为915129.1，残差平方和为120679.8，总平方和为1035809，对应的F统计量的值为106.164，显著性水平小于0.05，可以认为所建立的回归方程有效。因为sig=0小于0.05，所以推翻原假设的多个自变量同时为0的假设，所以自变量不同时为0.

五、回归系数：非标准化的回归系数X1的估计值为213.423，标准误为

73.278，标准化的回归系数为0.243，回归系数显著性检验t统计量的值为2.913，对应显著性水平Sig.=0.007<0.05，可以认为粮食平均单价对人均食品输出有显著影响。

X2的估计值为0.352，标准误为0.038，标准化的回归系数0.767，回归系数显著性检验t统计量的值为9.185，对应显著性水平Sig.=0.000<0.05，可以认为人均收入对人均食品输出有显著影响。

设粮食平均单价为x1，人均收入为x2，人均食品支出为y，则回归方程为

y=0.243x1+0.767x2＋0

六、最小值，最大值，均值，标准差