回归分析SPSS操作
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。
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在数据分析领域，多元线性回归分析是一种强大且常用的工具，它能够帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的线性关系。
接下来，我将为您详细介绍使用 SPSS 进行多元线性回归分析的具体操作步骤。
首先，准备好您的数据。
数据应该以特定的格式整理，通常包括自变量和因变量的列。
确保数据的准确性和完整性，因为这将直接影响分析结果的可靠性。
打开 SPSS 软件，在菜单栏中选择“文件”，然后点击“打开”，找到您存放数据的文件并导入。
在导入数据后，点击“分析”菜单，选择“回归”，再点击“线性”。
这将打开多元线性回归的对话框。
在“线性回归”对话框中，将您的因变量拖放到“因变量”框中，将自变量拖放到“自变量”框中。
接下来，点击“统计”按钮。
在“统计”对话框中，您可以选择一些常用的统计量。
例如，勾选“估计”可以得到回归系数的估计值；勾选“置信区间”可以得到回归系数的置信区间；勾选“模型拟合度”可以评估模型的拟合效果等。
根据您的具体需求选择合适的统计量，然后点击“继续”。
再点击“图”按钮。
在这里，您可以选择生成一些有助于直观理解回归结果的图形。
比如，勾选“正态概率图”可以检查残差的正态性；勾选“残差图”可以观察残差的分布情况等。
选择完毕后点击“继续”。
然后点击“保存”按钮。
您可以选择保存预测值、残差等变量，以便后续进一步分析。
完成上述设置后，点击“确定”按钮，SPSS 将开始进行多元线性回归分析，并输出结果。
结果通常包括多个部分。
首先是模型摘要，它提供了一些关于模型拟合度的指标，如 R 方、调整 R 方等。
R 方表示自变量能够解释因变量变异的比例，越接近 1 说明模型拟合效果越好。
其次是方差分析表，用于检验整个回归模型是否显著。
如果对应的p 值小于给定的显著性水平（通常为 005），则说明模型是显著的。
最重要的是系数表，它给出了每个自变量的回归系数、标准误差、t 值和 p 值。
回归系数表示自变量对因变量的影响程度，p 值用于判断该系数是否显著不为 0。
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操作方法：逻辑回归
在SPSS中进行逻辑回归分析需要按照以下步骤进行：
1. 打开数据文件，确保数据文件中包含自变量和因变量。
自变量应该是分类变量，因变量应该是二元变量（例如0或1）。
2. 点击“分析”菜单，选择“回归”子菜单，然后选择“逻辑回归”选项。
3. 在“逻辑回归”对话框中，选择自变量和因变量。
您可以在“分类”选项卡中更改自变量的编码方式。
例如，您可以将自变量转换为因子变量或二分类变量。
4. 在“选项”对话框中，您可以更改输出选项和模型拟合统计量。
例如，您可以更改模型拟合统计量的输出格式和置信区间。
5. 点击“确定”按钮，SPSS将执行逻辑回归分析并生成输出结果。
下面是一个示例：
假设我们有一个数据文件，其中包含年龄、性别和是否吸烟三个变量。
我们想要分析吸烟是否影响是否患上肺癌。
1. 打开数据文件，并确保数据文件中包含年龄、性别和是否吸烟三个变量。
2. 点击“分析”菜单，选择“回归”子菜单，然后选择“逻辑回归”选项。
3. 在“逻辑回归”对话框中，选择“是否吸烟”作为因变量，“年龄”和“性别”作为自变量。
4. 在“选项”对话框中，勾选“拟合统计量”、“系数”、“标准误”、“置信区间”和“z值”复选框。
5. 点击“确定”按钮，SPSS将执行逻辑回归分析并生成输出结果。
输出结果将包括模型拟合统计量、系数、标准误、置信区间和z值等信息。
根据这些信息，我们可以评估模型拟合程度和自变量对因变量的影响程度。
如何使用统计软件SPSS进行回归分析
如何使用统计软件SPSS进行回归分析如何使用统计软件SPSS进行回归分析引言：回归分析是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的方法，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。
SPSS作为一款功能强大的统计软件，在进行回归分析方面提供了很多便捷的工具和功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行回归分析，包括数据准备、模型建立和结果解释等方面的内容。
一、数据准备在进行回归分析前，首先需要准备好需要分析的数据。
将数据保存为SPSS支持的格式（.sav），然后打开SPSS软件。
1. 导入数据：在SPSS软件中选择“文件”-“导入”-“数据”命令，找到数据文件并选择打开。
此时数据文件将被导入到SPSS的数据编辑器中。
2. 数据清洗：在进行回归分析之前，需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和离群值等。
可以使用SPSS中的“转换”-“计算变量”功能来对数据进行处理。
3. 变量选择：根据回归分析的目的，选择合适的自变量和因变量。
可以使用SPSS的“变量视图”或“数据视图”来查看和选择变量。
二、模型建立在进行回归分析时，需要建立合适的模型来描述变量之间的关系。
1. 确定回归模型类型：根据研究目的和数据类型，选择适合的回归模型，如线性回归、多项式回归、对数回归等。
2. 自变量的选择：根据自变量与因变量的相关性和理论基础，选择合适的自变量。
可以使用SPSS的“逐步回归”功能来进行自动选择变量。
3. 建立回归模型：在SPSS软件中选择“回归”-“线性”命令，然后将因变量和自变量添加到相应的框中。
点击“确定”即可建立回归模型。
三、结果解释在进行回归分析后，需要对结果进行解释和验证。
1. 检验模型拟合度：可以使用SPSS的“模型拟合度”命令来检验模型的拟合度，包括R方值、调整R方值和显著性水平等指标。
2. 检验回归系数：回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
通过检验回归系数的显著性，可以判断自变量是否对因变量有统计上显著的影响。
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。
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实现步骤
图1 在菜单中选择“Linear”命令
因变量
自变量
指定回归方法
全部选入
图2 “Linear Regression”对话框
提供决定系数、估计 标准误、ANOVA表等
与回归系数相 关的统计量
异常值诊断
报告残差超过2个标 准差的被试
图3 “Linear Regression: statistics”对话框
逐步回归法变量取舍标准 用F值的显著性水平作为标准 用F值作为标准
在回归方程中包括常项 缺失值的处理方式
用均值代替缺失值
图6 “Linear Regression：Options”对话框
3.3 结果和讨论
（1）输出结果文件中的第一部分：
复相关=√R2
Y
R2
Y
SS SS回归 1 误差 SS总 SS总
z1 66.00 55.00 50.00 55.00 55.00 62.00 60.00 52.00 56.00 50.00 58.00 53.00 52.00 56.00 50.00 63.00 56.00 47.00 53.00 z2 64.00 50.00 47.00 59.00 59.00 54.00 60.00 52.00 55.00 50.00 54.00 52.00 56.00 65.00 63.00 57.00 46.00 50.00 66.00 z3 58.00 53.00 46.00 52.00 47.00 46.00 52.00 57.00 44.00 45.00 52.00 65.00 63.00 62.00 55.00 51.00 45.00 50.00 55.00 z4 1.08 1.00 1.31 1.00 1.00 1.08 1.08 1.00 1.69 1.08 1.00 1.08 1.46 1.00 1.00 1.00 2.23 2.08 1.00 Z5 1.00 1.11 1.20 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.14 1.00 1.00 1.43 1.00 1.00 1.00 1.29 1.14 1.00 满 意 度 25.00 22.00 20.00 20.00 24.00 23.00 21.00 23.00 15.00 25.00 25.00 22.00 20.00 22.00 20.00 26.00 21.00 20.00 25.00
H0 : B2 0
非标准化回归方程：
1 Y=7.337+.276×Z1+e
多重回归的矩阵表达
1. 一般公式
2 Y=14.129+.227×Z1-3.301×Z4+e 3 Y=4.335+.268×Z1-6.286×Z4+10.188×Z5+e
yi 0 1x1 2 x2 p xp ei
回归分析
1
回归分析基本概念 一元线性回归分析
2
3
多元线性回归分析
1
回归分析基本概念 回归分析主要解决以下几方面的问题：
通过分析大量的样本数据，确定变量之间的数学关系式。
对所确定的数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并 区分出对某一特定变量影响较为显著的变量和影响不显著的
变量。
利用所确定的数学关系式，根据一个或几个变量的值来预
若F≥F（界值），则拒绝H0 ，可决定增多相应的自 变量; 否则，不拒绝H0 ，可决定不增加相应的自变量。
3.2 SPSS中实现过程
研究问题
用多元回归分析来分析36个员工多个心理变量
值（z1～z5）对员工满意度my的预测效果，测得试 验数据如表9-2所示。
表9-2员工多个心理变量值和员工满意度数据
53.00
56.00 59.00
1.00
1.00 1.85
1.00
1.00 1.14
30.00
27.00 18.00
67.00
56.00 53.00 53.00 60.00 54.00
53.00
56.00 46.00 57.00 40.00 45.00
53.00
56.00 50.00 67.00 56.00 42.00
标准化预测值 标准化残差 剔除残差 调整预测值 学生化残差 学生化剔除残差 标准化残差图 直方图 正态概率图 输出标准化残差相对 于因变量的散布图
图4 “Linear Regression：Plots”对话框
对应x值的残差图
ˆ yy
0
x
良好模式
ˆ yy
0
x
方差不齐
ˆ yy
0
x
不满足线性回归假设
2）校正的决定系数Adj R2
MSE Adj R 1 MST
2
0<AdjR2≤1, 越接近于1, 说明回归方程效果越好。
即使自变量对Y无显著意义，R2也随方程中的变 量个数增加而增加。Adj R2可以惩罚复杂模型。
结果显示：回归方程显著，即合成纤维的强度受拉伸倍数的显著影响
F=t2
截距 回归系数
3
多元线性回归分析
3.1 统计学上的定义
定义：在上一节中讨论的回归问题只涉及了一 个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往
往有多个。例如，商品的需求除了受自身价格的影
响外，还要受到消费者收温、平均日照时数、平均湿度等。
预测值
残差
未标准化残差 标准化残差 学生化残差
本对话框用来定义存储
进入数据文件的新变量
预测区间
均数的置信区间 个体的容许区间
图5 “Linear Regression： Save”对话框
( xi x ) 2 1 ˆ Yi t 2,v se n x 2 nx 2
2 ( x x ) 1 i ˆ t s 1 Y i 2, v e n x 2 nx 2
逐步回归的思想：
1. 开始方程中没有自变量，然后按自变量对y的贡 献大小由大到小依次挑选进入方程，每选入一个
变量，都要对进行检验，决定变量的取或舍。
2. 每一步都作一次如下的检验： H0 : p个自变量为好 H1 : p+1个自变量为好
采用F作为统计量。
SSE (H0 )-SSE (H1 ) F＝ SSE(H1 )/ (n-p-2) 其中SSE (H0 )表示用p个变量回归的残差平方和 SSE (H1 )表示用p+1个变量回归的残差平方和。
2.3 结果和讨论
（1）输出的结果文件中的第一部分：
估计标准误 Se
2 e i
X与Y的简单相关系数
n2
2 ˆ ( y y ) i i
n2
1）决定系数R2
SSR SSE R 1 SST SST
2
它表示在因变量 y 的总变异中可由回归方程所解释部分的 比例。 0<R2≤1, 越接近于1, 说明回归方程效果越好。
1.00
1.00 1.31 1.77 1.08 1.00
1.00
1.00 1.14 1.43 1.00 1.00
24.00
24.00 19.00 17.00 24.00 23.00
实现步骤
逐步回归 Enter：所有自变量强制进入回归方程
图7-7 “Linear Regression”对话框（二）
当自变量之间存在高度相关性，将引起回归方程估计结果
不稳定，参数（回归系数）估计的标准误大大增加，称为 共线性。
共线性诊断：
1）条件数(Condition Index):
k<10（轻度） 10<k<30(中度） k>30(严重） 2）方差扩大因子(VIF): >5或10，严重 3） Tolence（容忍度）: <.1 严重
2. 矩阵表示
标准化回归方程：
1 2 3 Y=.413×Z1+e Y=.340×Z1- .336×Z4+ e Y=.401×Z1- 6.639×Z4 + .477×Z5+e
y = Xβ + e
3. 最小二乘估计
ˆ = (XX)-1 Xy β
Zero-Order
均数的置信区间： 均数界值×标准误 个体的容许区间(参考值范围):
ˆ ±t s Y i α 2,v e 1 ( xi - x )2 + 2 n ∑ （x - x ）
均数界值×标准差
2 1 ( x x ) i ˆ ±t s 1 + + Y 2 i α 2,v e n ∑ （x -x ）
可信区间与预测区间示意图
1.15
1.08 1.08 1.85 1.00 1.31 1.23 1.00
1.14
1.00 1.00 1.71 1.00 1.14 1.14 1.14
23.00
26.00 26.00 30.00 25.00 27.00 20.00 26.00
68.00
60.00 64.00
58.00
53.00 56.00
3.2 逐步回归
研究者往往是根据自己的经验或借鉴他人的研究 结果选定若干个自变量，这些自变量对因变量的
影响作用是否都有统计学意义还有待于考察。
在建立回归方程的过程中有必要考虑对自变量进 行筛选，挑选出若干个与因变量作用较大的变量 建立回归方程。剔除那些对因变量没有影响的变 量，从而建立一个较理想和稳定的回归方程。
提供决定系数、估计 标准误、ANOVA表等 关于回归系数的选择项 与回归系数相关的统计量 非标准化回归系数95%置信区间 非标准化回归系数的方差-协方差 德宾-沃森自相关 观测值诊断
显示每个自变量进 入方程后对R2和F 值的影响