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SPSS回歸分析(Regression Analysis)步驟

發布時間:2021-05-06 16:51:25 閱讀:5453 作者:致遠教育 字數:869 字 預計閱讀時間:3分鐘
導讀:當我們需要通過可測的變量對未知的變量進行估計,以達到預測的目的,當一個變量依賴于另一個變量時,也就是一個變量如何隨另一個(些)變量變化時,就用回歸分析(RegressionAnalysis),那么回歸分析(RegressionAnalysis)步驟是怎樣的呢?下面用實例為大...

當我們需要通過可測的變量對未知的變量進行估計,以達到預測的目的,當一個變量依賴于另一個變量時,也就是一個變量如何隨另一個(些)變量變化時,就用回歸分析(regression analysis),那么回歸分析(regression analysis)步驟是怎樣的呢?下面用實例為大家分析。

在回歸分析中,被估計或被預測的變量稱為因變量(dependent variable)或反應變量(response variable)或結果變量,常用 y 表示。y 所依存的變量就是自變量(independent variable) 或解釋變量(explanatory variable)或預測因子(predictor),用 x 表示。

在線性回歸中,自變量可以有一個或多個,但是因變量只能有一個。

比如我們要研究如下問題:

研究問題

操作步驟:

Analyze-Regression-Linear

操作步驟1

分別輸入因變量和自變量,method部分默認選 Enter。它是指候選自變量全部納入模型,不做任何篩選,Enter的結果是所有候選變量的P值都會顯示出來。

操作步驟2

選擇Statistics-勾選-Continue

操作步驟3

Options-選擇Exclude cases pairwise-Continue

操作步驟4

點擊Plots選擇Y, X軸和正態分布圖。

操作步驟5

點擊Save,選擇Mahalanobis box 和 Cook’s,然后Continue-Ok

操作步驟6

結果解釋:

Step 1:檢查假設Checking the assumptions

首先要檢查兩個自變量與因變量之間至少具有一定相關性。在下圖中可以看出r都是大于3的,兩個自變量與因變量之間都具有一定的相關性。

得出結果

還要去看Tolerance 和 VIF的值,可以看出是否存在 multicollinearity 的問題。如果 Tolerance的值非常小,小于0.1,那么就可能有 multicollinearity 的問題;如果VIF大于10,則也會存在 multicollinearity 的問題。

在Normal P-P Plot 圖中,我們希望看到的是這些點位于從左下角到右上角的一條合理的直線上,這表明沒有重大的偏離正常分布。在Scatterplot圖中,希望殘差(residuals)大致呈矩形分布,大部分分數集中在中心(沿0點)。在Scatterplot圖上也能找到outliers。

Normal P-P Plot 圖1

Normal P-P Plot 圖2

Step 2:評估模型 (Evaluating the model)

下圖的模型匯總表中,最重要的指標是R方(R square),稱為決定系數(coefficient determination),R square的取值在0-1之間,它反應了回歸貢獻的相對程度,即在因變量 y 的總變異中回歸關系所能解釋的比例。 本例中,R square=0.468, 說明自變量 Mastery and PCOISS可以解釋因變量Perceived stress的46.8%,這個數據還是可以的。

模型匯總表

Step 3: 評估自變量 (Evaluating each of the independent variables)

模型中的哪些變量對因變量的預測有貢獻呢?我們在 Coefficients 表中的 Standardised Coefficients的 Beta數值來看。Beta值越大,說明其預測能力越強,這里不用考慮數字前面的負號。本例中最大的beta coefficient等于 –.42,指的是Total Mastery,說明該變量對解釋因變量的獨特貢獻最強。

我們還可以看下每個變量的 Sig.,如果變量的 Sig. 小于0.05,具有統計學意義,那么自變量對因變量的預測有重要的獨特貢獻。本例中 Total Mastery 和 Total PCOISS都有統計學意義。

以上就是關于SPSS回歸分析(Regression Analysis)步驟內容,歡迎大家閱讀,如果還有什么問題,歡迎大家給我們留言,如果需要各類SPSS作業代寫服務,請聯系網站客服。

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2021-09-11 09:01匿名用戶
正犯愁回歸分析怎么搞呢,這篇文章說的很清楚了,感謝圖文教程

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