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——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.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-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.RTCrpUDGiT

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Standardized Residual Plots（标准化残差图）中地Histogram、Normal probability plot；点击Continue.5PCzVD7HxA

4.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.jLBHrnAILg

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 a

Model Variables Entered Variables Removed Method

1 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

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.LDAYtRyKfE

3.方差分析表

ANOVA c

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 38305583.506 1 38305583.506 30938.620 .000a

Residual 11143.039 9 1238.115

Total 38316726.545 10

2 Regression 38310296.528 2 19155148.264 23832.156 .000b

Residual 6430.018 8 803.752

Total 38316726.545 10

a. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里)

b. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里), 城市居民人均可支配收入(元)

c. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）

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.Zzz6ZB2Ltk

4.回归系数

5.模型外地变量

Collinearity Diagnostics a

Model Dimension Eigenvalue Condition

Index

Variance Proportions

(Constant)

城市人口密度

(人/平方公里)

城市居民人均可

支配收入(元)

1 1 1.898 1.000 .05 .05

2 .102 4.319 .95 .95

2 1 2.891 1.000 .00 .00 .00

2 .106 5.21

3 .21 .03 .00

3 .003 30.736 .78 .97 1.00