SPSS做回归分析精讲
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
简单易懂的SPSS回归分析基础教程
简单易懂的SPSS回归分析基础教程章节一：SPSS回归分析基础概述SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量对因变量的影响程度以及变量之间的关系。
本章将介绍SPSS回归分析的基本概念和目的，以及相关的统计指标。
SPSS回归分析的目的是建立一个数学模型，描述自变量与因变量之间的关系。
通过这个模型，我们可以预测因变量的变化，以及各个自变量对因变量的贡献程度。
回归分析包括简单回归分析和多元回归分析，本教程主要讲解简单回归分析。
在SPSS回归分析中，我们需要了解一些统计指标。
其中，相关系数（correlation coefficient）用于衡量自变量与因变量之间的线性关系强度。
回归系数（regression coefficient）描述自变量对因变量的影响程度，可用于建立回归方程。
残差（residual）表示实际观测值与回归模型预测值之间的差异。
下面我们将详细介绍SPSS回归分析的步骤。
章节二：数据准备和导入在进行SPSS回归分析之前，我们需要准备好数据集，并将数据导入SPSS软件。
首先，我们需要确定因变量和自变量的测量水平。
因变量可以是连续型数据，如身高、体重等，也可以是分类数据，如满意度水平等。
自变量可以是任何与因变量相关的变量，包括连续型、分类型或二元变量。
其次，我们需要收集足够的样本量，以获取准确和可靠的结果。
在选择样本时，应该遵循随机抽样的原则，以保证样本的代表性。
最后，我们将数据导入SPSS软件。
通过依次点击“File”、“Open”、“Data”，选择数据文件，并设置变量类型、名称和标签等信息。
完成数据导入后，我们就可以开始进行回归分析了。
章节三：简单回归分析步骤简单回归分析是一种研究一个自变量与一个因变量之间关系的方法。
下面将介绍简单回归分析的步骤。
第一步，我们需要确定自变量和因变量。
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。
第九章 SPSS的线性回归分析
第九章 SPSS的线性回归分析线性回归分析是一种常用的统计方法，用于探索自变量与因变量之间的线性关系。
在SPSS中，进行线性回归分析可以帮助研究者了解变量之间的关系，并预测因变量的数值。
本文将介绍如何在SPSS中进行线性回归分析，并解释如何解释结果。
一、数据准备。
在进行线性回归分析之前，首先需要准备好数据。
在SPSS中，数据通常以数据集的形式存在，可以通过导入外部文件或手动输入数据来创建数据集。
确保数据集中包含自变量和因变量的数值，并且数据的质量良好，没有缺失值或异常值。
二、进行线性回归分析。
在SPSS中进行线性回归分析非常简单。
首先打开SPSS软件，然后打开已经准备好的数据集。
接下来，依次点击“分析”-“回归”-“线性”，将自变量和因变量添加到相应的框中。
在“统计”选项中，可以选择输出各种统计信息，如残差分析、离群值检测等。
点击“确定”按钮后，SPSS会自动进行线性回归分析，并生成相应的结果报告。
三、解释结果。
线性回归分析的结果报告包括了各种统计信息和图表，需要仔细解释和分析。
以下是一些常见的统计信息和图表：1. 相关系数，线性回归分析的结果报告中通常包括了自变量和因变量之间的相关系数，用来衡量两个变量之间的线性关系强度。
相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示两个变量呈正相关，接近-1表示呈负相关，接近0表示无相关。
2. 回归系数，回归系数用来衡量自变量对因变量的影响程度。
回归系数的符号表示自变量对因变量的影响方向，系数的大小表示影响程度。
在结果报告中，通常包括了回归系数的估计值、标准误、t值和显著性水平。
3. 残差分析，残差是因变量的观测值与回归方程预测值之间的差异，残差分析可以用来检验回归模型的拟合程度。
在结果报告中，通常包括了残差的分布图和正态概率图，用来检验残差是否符合正态分布。
4. 变量间关系图，在SPSS中，可以生成自变量和因变量之间的散点图和回归直线图，用来直观展示变量之间的线性关系。
SPSS回归分析讲义
模型的参数。
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• 诊断发现运营不良的金融商业机构 下表列出了66家公司的一些运营的财务比率，其中33家在2年后破产，另外33家在同
期保持偿付能力。用变量X1、X2、X3拟合一个Logistic回归模型。
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• 结果解读 • 模型拟合度检验
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• 方差分析表
第13页/共42页
• 回归分析结果
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• 残差统计量检验
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• 雇员对其主管满意度的调查
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• 结果解读
共线性检验
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• 共线性检验指标
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• 在金融界，最关心的是企业的“健康”状况。自变量是公司的各项财务指标。而因变量 即是公司的偿付能力（破产＝0，有偿付能力＝1）。
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• 二分类变量Logistic回归简介
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◆ 注意 • 二分类变量Logistic回归其核心思想是对因变量二值取一的概率建模而不是直接预测
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6.5 非线性回归—— Nonlinear过程
• 非线性回归简介
• 线性回归模型：回归参数是线性的，【Linear】过程。
• 内蕴线性（拟线性）回归模型：其回归参数不是线性的，但是可以通过转换变为线性的 参数，【Curve Estimation】过程。
• 非线性回归模型：其回归参数不是线性的，也不能通过转换的方法将其变为线性的参数， 【Nonlinear】过程。
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第章SPSS回归分析PPT课件
2020-01-10
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8.1 SPSS在一元线性回归分析中的应用
8.1.1 一元线性回归的基本原理
1.方法概述
线性回归模型侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过 线性表达式，即线性回归方程，来描述其关系，进而确定一 个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供 科学依据。
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8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解
第一步：打开对话框
选择菜单栏中的【分析】→【回归】→【线性】命令， 弹出【线性回归】对话框，这是线性回归分析的主操作 窗口。
第二步：选择因变量
在【线性回归】对话框左侧的候选变量列表框中选择 一个变量，将其添加至【因变量】列表框中，即选择该 变量作为一元线性回归的因变量。
协方差矩阵：方差-协方差矩阵。
模型拟合度：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表； 以及一些有关拟合优度的检验统计量，例如R、R2和调 整的R2、估计值的标准误及方差分析表。
R方变化：显示每个自变量进入方程后R2、F值和p值的 改
变情况。
描述性：显示自变量和因变量的有效数目、均值、标准
【预测值】为预测栏，用于选择输出回归模型的预测值。
未标准化（U）：未标准化的预测值。
标准化（R）：标准化的预测值。
调节（J）：经调整的预测值。
均值预测值的S.E.（P）：预测值的标准误差。
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【残差】为残差栏，包含以下选项。 未标准化（N）：未标准化残差。 标准化（A）：标准化残差。 学生化（S）：学生化残差。 删除（L）：剔除残差。 学生化已删除（E）：学生化剔除残差。 【距离】为距离栏，包含以下选项。 Mahalanobis距离（H）。 Cook 距离（K）。 杠杆值(G)。
spss一元回归分析详细操作与结果分析
spss一元回归分析详细操作与结果分析Case1：降水&纬度Case1数据说明：⏹53个台站的年降水量、年蒸发量、纬度和海拔数据⏹在本例中，把降水量P作为因变量，纬度作为自变量Case1目的：⏹分析降水量和纬度之间的数量关系Case1操作要点：⏹做散点图，查看两因素之间是否线性相关⏹如果线性相关，接着做线性回归分析，揭示其数量关系⏹对回归方程做显著性检验打开spss的数据编辑器，编辑变量视图注意：因为我们的数据中“台站名”最多是5个汉字，所以字符串宽度最小为10才能全部显示。
编辑数据视图，将excel数据复制粘贴到spss中⏹从菜单上依次点选：图形—旧对话框—散点/点状⏹定义简单分布，设置Y为年降水量，X为纬度⏹由散点图发现，降水量与纬度之间线性相关给散点图添加趋势线的方法：•双击输出结果中的散点图•在“图表编辑器”的菜单中依次点击“元素”—“总计拟合线”，由此“属性”中加载了“拟合线”•拟合方法选择“线性”，置信区间可以选95%个体，应用step3：线性回归分析⏹从菜单上依次点选：分析—回归—线性⏹设置：因变量为“年降水量”，自变量为“纬度”⏹“方法”：选择默认的“进入”，即自变量一次全部进入的方法。
⏹“统计量”：•勾选“模型拟合度”，在结果中会输出“模型汇总”表•勾选“估计”，则会输出“系数”表⏹“绘制”：在这一项设置中也可以做散点图⏹“保存”：•注意：在保存中被选中的项目，都将在数据编辑窗口显示。
•在本例中我们勾选95%的置信区间单值，未标准化残差⏹“选项”：只需要在选择方法为逐步回归后，才需要打开【统计量】按钮⏹“回归系数”复选框组：定义回归系数的输出情况•勾选“估计”可输出回归系数B及其标准误差，t值和p值•勾选“误差条图的表征”则输出每个回归系数的95%可信区间•勾选“协方差矩阵”则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵。
⏹“残差”复选框组：•用于选择输出残差诊断的信息，可选的有Durbin-Watson残差序列相关性检验、个案诊断。
如何使用统计软件SPSS进行回归分析
如何使用统计软件SPSS进行回归分析一、本文概述在当今的数据分析领域，回归分析已成为了一种重要的统计方法，广泛应用于社会科学、商业、医学等多个领域。
SPSS作为一款功能强大的统计软件，为用户提供了进行回归分析的便捷工具。
本文将详细介绍如何使用SPSS进行回归分析，包括回归分析的基本原理、SPSS 中回归分析的操作步骤、结果解读以及常见问题的解决方法。
通过本文的学习，读者将能够熟练掌握SPSS进行回归分析的方法和技巧，提高数据分析的能力，更好地应用回归分析解决实际问题。
二、SPSS软件基础SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款广泛应用于社会科学领域的数据分析软件，具有强大的数据处理、统计分析、图表制作等功能。
对于回归分析，SPSS 提供了多种方法，如线性回归、曲线估计、逻辑回归等，可以满足用户的不同需求。
在使用SPSS进行回归分析之前，用户需要对其基本操作有一定的了解。
打开SPSS软件后，用户需要熟悉其界面布局，包括菜单栏、工具栏、数据视图和变量视图等。
在数据视图中，用户可以输入或导入需要分析的数据，而在变量视图中，用户可以定义和编辑变量的属性，如变量名、变量类型、测量级别等。
在SPSS中进行回归分析的基本步骤如下：用户需要选择“分析”菜单中的“回归”选项，然后选择适当的回归类型，如线性回归。
接下来，用户需要指定自变量和因变量，可以选择一个或多个自变量，并将它们添加到回归模型中。
在指定变量后，用户还可以设置其他选项，如选择回归模型的类型、设置显著性水平等。
完成这些设置后，用户可以点击“确定”按钮开始回归分析。
SPSS将自动计算回归模型的系数、标准误、显著性水平等统计量，并生成相应的输出表格和图表。
用户可以根据这些结果来评估回归模型的拟合优度、预测能力以及各自变量的贡献程度。
除了基本的回归分析功能外，SPSS还提供了许多高级选项和工具，如模型诊断、变量筛选、多重共线性检测等，以帮助用户更深入地理解和分析回归模型。
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二、多元线性回归
ˆ f ( x , x ,, x ) b b x b x b x Y 1 2 n 0 1 1 2 2 m m
1. 参数估计方法——最小二乘法
2. 回归方程显著性的检验——就是检验以下假设是 否成立（采用方差分析法）：
H0 : b0 b1 b2 bm 0
例. 《概率论与数理统计》P267 例9.2.1
第一导丝盘速度Y是合成纤维抽丝的重要因素，它 与电流的周波X有密切关系，由生产记录得： 周波X 49. 50. 49. 49. 49. 49. 49. 49. 50. 50. 2 0 3 0 0 5 8 9 2 2 速度Y 16. 17. 16. 16. 16. 16. 16. 17. 17. 17. 2 试求Y 的经验回归直线方程，并求误差方差 7 对X 0 8 6 7 8 9 0 0 σ1 的 无偏估计值。 检验X与Y之间是否存在显著的线性关系（取 α=0.01）？
结果说明——方差分析：
1. Sum of Squares为回归平方和（Regression）、残差平方和 （Residual）、总平方和（Total） 2. df 为自由度 3. Mean Square 4. F 5. Sig 为大于F的概率，其值为0.000，拒绝回归系数为0的原假 设：b0=b1=0——即认为回归方程显著性成立
为了求得经验公式， 可通过如下步骤进 行：
当自变量和 因变量选好 后，点击 OK 键
结果说明——常用统计量：
P (1 R 2 ) R R N P 1 ( P为 自 变 量 个 数 ， N为 样 本 数 )
2 a 2
1. Model为回归方程模型编号(不同方法对应不同模型) 2. R为回归方程的复相关系数 3. R Square即R2系数，用以判断自变量对因变量的影响有 多大，但这并不意味着越大越好——自变量增多时，R2 系数会增大，但模型的拟合度未必更好 4. Adjusted R Square即修正R2，为了尽可能确切地反映模 型的拟合度，用该参数修正R2系数偏差，它未必随变量 个数的增加而增加 5. Std. Error of the Estimate是估计的标准误差
从而用以进行预测或控制，达到指导生产活动的目的。
例1、某医学研究所对30个不同年龄的人的血压（高 压）进行了测量，得到如下数据：
年龄 血压 年龄 血压 39 47 45 47 65 45 67 42 67 56 36 50 39 21 44 144 120 138 145 162 142 170 124 158 154 136 142 120 120 116 64 56 59 34 42 48 45 17 20 19 53 63 29 25 69
162 150 140 110 128 130 135 114 116 124 158 144 130 125 175
以年龄为自变量x， 血压为因变量y，可 作出如下散点图：
为了判断经验公式是否可用线性函数来拟合，可以 画出散点图观察。其方法如下：
改变显示格式
双击
改变坐标轴的显示
从散点图可以 看出年龄与血 压有线性关系：
ˆ y ˆ y y y y y
2 2 i i i i i 1 i 1 i 1 n
方差分析的主要思想是把 yi 的总方差进行分解：
n n 2 def
ESS MSS
误差平方和
模型平方和
如果自变量对Y的影响显著，则总方差主要应由xi 引起，也就是原假设不成立，从而检验统计量为： MSS k MMS(模型均方 ) F ESS ( m k 1) EMS(均方误差 ) 多元线性回归的方差分析表： 方差来 源 自变量 随机误 差 和 自由度 m n-m-1 n-1 平方和 MSS ESS TSS 均方 MMS EMS F MMS —— EM现实生活中，客观事物常受多种因素影响，我 们记录下相应数据并加以分析，目的是为了找出对我 们所关心的指标（因变量）Y有影响的因素（也称自变 量或回归变量）x1、x2、…、xm，并建立用x1、x2、…、 xm预报Y的经验公式：
ˆ f ( x , x ,, x ) b b x b x b x Y 1 2 m 0 1 1 2 2 m m
结果说明——回归系数分析：
1. Model 为回归方程模型编号 2. Unstandardized Coefficients 为非标准化系数，B为系数值， Std.Error为系数的标准差 3. Standardized Coefficients 为标准化系数 4. t 为t检验，是偏回归系数为0(和常数项为0)的假设检验 5. Sig. 为偏回归系数为0 (和常数项为0)的假设检验的显著性 水平值 6. B 为Beta系数，Std.Error 为相应的标准差
对于多元线性回归主要需研究如下几个问题：
ˆ f ( x , x ,, x ) b b x b x b x Y 1 2 m 0 1 1 2 2 m m
1) 建立因变量Y与x1、x2、…、xm的经验公式（回 归方程） 2) 对经验公式的可信度进行检验 3) 判断每个自变量xi(i=1, … , m)对Y的影响是否显 著？ 4) 利用经验公式进行预报、控制及指导生产 5) 诊断经验公式是否适合这组数据
结果：
y 0.0472 0.3389 x 2 0.0019
F 117.1282 F0.01 (1, 8) 11.26 R 0.9675 R0.01 (8) 0.765
检验说明线性关系显著
操作步骤：Analyze→Regression →Linear… →Statistics→Model fit Descriptives
逐步回归——变量选择问题
在实际问题中，影响因变量Y的因素（自变量）可 能很多。在回归方程中，如果漏掉了重要因素，则会 产生大的偏差；但如果回归式中包含的因素太多，则 不仅使用不便，且可能影响预测精度。如何选择适当 的变量，建立最优的回归方程呢？ 在最优的方程中，所有变量对因变量Y的影响都应 该是显著的，而所有对Y影响不显著的变量都不包含 在方程中。选择方法主要有：