SPSS统计分析第六章回归分析
第六章SPSS回归分析
回归分析1、一元回线性回归1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)回归方式5)输出统计量6)绘图选项7)保存分析数据8)其它选项9)提交执行10)结果与分析2、多元线性回归1)准备分析数据2)调用分析过程3)设置分析变量4)选全回归5)输出统计量6)绘图选项7)保存分析数据8)其它选项9)提交执行10)结果分析3、逐步回归1)准备分析数据2)调用分析过程3)设置分析变量4)设置全回归5)设置变量检验6)输出统计量7)绘图选项8)保存分析数据9)提交执行10)结果分析4、曲线回归1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)选择曲线方程5)设置方程常数项6)绘制拟合图7)输出方差分析表8)保存分析数据9)提交执行10)结果分析5、非线性回归1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)参数变量5)输入方程式6)迭代条件7)参数取值范围8)保存分析数据9)迭代方法10)提交执行11)结果分析回归分析回归分析(Regression Analysis)是研究因变量(y)和自变量(x)之间数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或几个自变量的变化对因变量的影响程度。
简约地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系，这个函数称为回归函数，在实际问题中称为经验公式。
回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X，Y的观察值（样本），对回归函数进行统计推断，包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。
在SPSS中的“Analyze”菜单下的“Regression”项是专门用于回归分析的过程组。
单击该项，将打开“Regression”的右拉式菜单，菜单包含如下几项：1.Linear 线性回归。
2.Curve Estimation 曲线估计。
3.Binary Logistic 二元逻辑分析。
4.Multinomial Logistic 多元逻辑分析。
5.Ordinal 序数分析。
最新SPSS-回归分析
回归系数：几率和概率的区别。几率=发生的概率/不发生的概率。如从52张桥牌 中抽出一张A的几率为(4/52)/(48/52)=1/12，而其概率值为4/52=1/13 根据回归系数表，可以写出回归模型公式中的z。然后根据回归模型公式 Prob(event) 进行预测。
y 以例01数1x据 为1 例,,可代 以表 用家 下庭 面收 的入 模的 型哑 来元 ＝ 描1述时 :， ＝ 01x2, 代 表 家 庭 收 入 的 哑 元 ＝ 2时 ， ＝ 01x3, 代 表 家 庭 收 入 的 哑 元 ＝ 3时 。
自变量中有定性变量的回归
现哑都在元估只的计要 各，估只个计能参够数0,在1有,1,和约2,束1,3条本2件身, 下只3即才有可能相。够对得意到义估，计无。法三个 约束条件可以有很多选择，一种默认的条件是把一个参 数可以设估为计0，出比来如了。3=0，这样和它有相对意义的1和2就 对0.6于88例, -11，1.0对66,0,-4.16,79,1,0。2这, 时3的的拟估合计直分线别有为三2条8.，70对8, 三种家庭收入各ary Logistic)实例
实例P255 Data11-02 ：乳腺癌患者的数据进行分析， 变量为：年龄age,患病时间time,肿瘤扩散等级 pathscat（3种）, 肿瘤大小pathsize, 肿瘤史histgrad （3种）和癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞ln_yesno， 建立一个模型，对癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞 ln_yesno的情况进行预测。
SPSS-回归分析
回归分析的概念
寻求有关联（相关）的变量之间的关系 主要内容：
spss中的回归分析
7、Plots（图）对话框 单击“Plots”按钮，对话框如下图所示。Plots可帮助分析
资料的正态性、线性和方差齐性，还可帮助检测奇异值或异常值。
（1）散点图：可选择如下任何两个变量为Y（纵轴变量）与X （横轴变量）作图。为 获得更多的图形，可单击“Next”按钮来重 复操作过程。
Variables
Model
Entered
1
INCOMEa
Variables
Removed
Method
. Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: FOODEXP
输 入 ／ 移 去 的 变 量b
模型 1
输入的变量 移去的变量
DEPENDENT：因变量。 *ZPRED：标准化预测值。 *ZRESID: 标准化残差。 *DRESID：删除的残差。 *ADJPRED：调整残差。 *SRESID：Student氏残差。 *SDRESID: Student氏删除残差。 （2）Standardized Residual Plots：标准化残差图。 Histogram：标准化残差的直方图，并给出正态曲线。 Normal Probality Plot：标准化残差的正态概率图（P－P图）。 （3）Produce all Partial plots：偏残差图。
Coefficie nts Beta
.923
系 数a
t -.781 12.694
Sig. .441 .000
模型
1
（常量）
非标准化系数
B
标准误
SPSS软件的操作与应用第6讲 回归概念、回归系数
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三、线性回归
5. SPSS操作及案例分析
结果分析： 从建立的散点图来看，自变量x和因变量y之间存在一定的线性关系，而且相 关程度较高。
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三、线性回归
5. SPSS操作及案例分析
结果分析： (1) 变量进入/移出表（表1） Enter表示选定变量全部进入模型 (2) 模型综述表（表2） 相关系数R=0.916、判定系数R2=0.839、调整判定系数R2=0.830，说明变量之间 相关程度高，回归方程的拟合优度高。
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三、线性回归
4. 线性回归方程的统计检验
(3)异方差分析 无论变量的取值如何变化，对应的残差分析的方差都应相等(齐性)，否 则认为出现了异方差现象，异方差会导致回归系数的显著性检验出现较大偏 差。可以通过： 绘制残差图和等级相关分析来分析。 (4)探测样本中的异常值 异常值对回归方程影响较大，可以利用残差分析探测样本中的异常值， 加以排除。 对于探测因变量y中的异常值方法：标准化残差、学生化残差和剔除残 差。 对于探测自变量x中的异常值方法：杠杆值、库克距离、标准化回归系 数和标准化预测值的变化。
1 0 i 0
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三、线性回归
4. 线性回归方程的统计检验 残差分析 残差是指由回归方程计算所得的预测值与实际样本值之间的差距。 残差分析是回归方程检验的重要组成部分，如果回归方程能够较 好地反映变量之间的变化规律，那么残差中不包含明显的规律性和趋 势性。 残差分析的主要内容
(1)残差均值为0的正态性分析 对应的残差有正负，但总体上应服从以0为均值的正态分布。可以通过 绘制标准化(或学生化)残差的累计概率图来分析。 (2)残差的独立性分析 回归方程要求前期和后期的残差数值之间不存在相关关系，即不存在自 相关。可以通过绘制残差的序列图、计算残差的自相关系数和DW(DurbinWatson)检验来分析
SPSS回归分析过程详解
线性回归的假设检验
01
线性回归的假设检验主要包括拟合优度检验和参数显著性 检验。
02
拟合优度检验用于检验模型是否能够很好地拟合数据，常 用的方法有R方、调整R方等。
1 2
完整性
确保数据集中的所有变量都有值，避免缺失数据 对分析结果的影响。
准确性
核实数据是否准确无误，避免误差和异常值对回 归分析的干扰。
3
异常值处理
识别并处理异常值，可以使用标准化得分等方法。
模型选择与适用性
明确研究目的
根据研究目的选择合适的回归模型，如线性回 归、逻辑回归等。
考虑自变量和因变量的关系
数据来源
某地区不同年龄段人群的身高 和体重数据
模型选择
多项式回归模型，考虑X和Y之 间的非线性关系
结果解释
根据分析结果，得出年龄与体 重之间的非线性关系，并给出 相应的预测和建议。
05 多元回归分析
多元回归模型
线性回归模型
多元回归分析中最常用的模型，其中因变量与多个自变量之间存 在线性关系。
非线性回归模型
常见的非线性回归模型
对数回归、幂回归、多项式回归、逻辑回归等
非线性回归的假设检验
线性回归的假设检验
H0：b1=0，H1：b1≠0
非线性回归的假设检验
H0：f(X)=Y，H1：f(X)≠Y
检验方法
残差图、残差的正态性检验、异方差性检验等
非线性回归的评估指标
判定系数R²
SPSS回归分析
SPSS回归分析SPSS（统计包统计软件，Statistical Package for the Social Sciences）是一种强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析。
在SPSS中，回归分析是最常用的方法之一，用于研究和预测变量之间的关系。
接下来，我将详细介绍SPSS回归分析的步骤和意义。
一、回归分析的定义和意义回归分析是一种对于因变量和自变量之间关系的统计方法，通过建立一个回归方程，可以对未来的数据进行预测和预估。
在实际应用中，回归分析广泛应用于经济学、社会科学、医学、市场营销等领域，帮助研究人员发现变量之间的关联、预测和解释未来的趋势。
二、SPSS回归分析的步骤1. 导入数据：首先，需要将需要进行回归分析的数据导入SPSS软件中。
数据可以以Excel、CSV等格式准备好，然后使用SPSS的数据导入功能将数据导入软件。
2. 变量选择：选择需要作为自变量和因变量的变量。
自变量是被用来预测或解释因变量的变量，而因变量是我们希望研究或预测的变量。
可以通过点击"Variable View"选项卡来定义变量的属性。
3. 回归分析：选择菜单栏中的"Analyze" -> "Regression" -> "Linear"。
然后将因变量和自变量添加到正确的框中。
4.回归模型选择：选择回归方法和模型。
SPSS提供了多种回归方法，通常使用最小二乘法进行回归分析。
然后，选择要放入回归模型的自变量。
可以进行逐步回归或者全模型回归。
6.残差分析：通过检查残差（因变量和回归方程预测值之间的差异）来评估回归模型的拟合程度。
可以使用SPSS的统计模块来生成残差，并进行残差分析。
7.结果解释：最后，对回归结果进行解释，并提出对于研究问题的结论。
要注意的是，回归分析只能描述变量之间的关系，不能说明因果关系。
因此，在解释回归结果时要慎重。
回归分析spss
回归分析spss回归分析是一种常用的统计方法，用于探究变量之间的关系。
它通过建立一个数学模型，通过观察和分析实际数据，预测因变量与自变量之间的关联。
回归分析可以帮助研究者得出结论，并且在决策制定和问题解决过程中提供指导。
在SPSS（统计包括在社会科学中的应用）中，回归分析是最常用的功能之一。
它是一个强大的工具，用于解释因变量与自变量之间的关系。
在进行回归分析之前，我们需要收集一些数据，并确保数据的准确性和可靠性。
首先，我们需要了解回归分析的基本概念和原理。
回归分析基于统计学原理，旨在寻找自变量与因变量之间的关系。
在回归分析中，我们分为两种情况：简单回归和多元回归。
简单回归适用于只有一个自变量和一个因变量的情况，多元回归适用于多个自变量和一个因变量的情况。
在进行回归分析之前，我们需要确定回归模型的适用性。
为此，我们可以使用多种统计性检验，例如检验线性关系、相关性检验、多重共线性检验等。
这些检验可以帮助我们判断回归模型是否适用于收集到的数据。
在SPSS中进行回归分析非常简单。
首先，我们需要打开数据文件，然后选择“回归”功能。
接下来，我们需要指定自变量和因变量，并选择适当的回归模型（简单回归或多元回归）。
之后，SPSS将自动计算结果，并显示出回归方程的参数、标准误差、显著性水平等。
在进行回归分析时，我们需要关注一些重要的统计指标，例如R方值、F值和P值。
R方值表示自变量对因变量的解释程度，它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。
F值表示回归模型的显著性，P值则表示自变量对因变量的影响是否显著。
我们通常会将P值设定为0.05作为显著性水平，如果P值小于0.05，则我们可以认为自变量对因变量有显著影响。
此外，在回归分析中，我们还可以进行一些额外的检验和分析。
比如，我们可以利用残差分析来检查回归模型的拟合优度，以及发现可能存在的异常值和离群点。
此外，我们还可以进行变量选择和交互效应的分析。
《SPSS数据分析教程》 ——回归分析..共43页
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯