函數(shù)SPSS方差剖析教程

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程

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日期：2019/8/23 14:51:58
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線性回歸剖析：線性回歸假定因變量與自變量之間為線性聯(lián)系，用必定的線性回歸模型來(lái)擬合因變量和自變量的數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)確認(rèn)模型參數(shù)來(lái)得到回歸方程。

作散點(diǎn)圖，調(diào)查兩個(gè)變量的相關(guān)性：順次挑選菜單“圖形→舊對(duì)話框→散點(diǎn)/點(diǎn)狀→簡(jiǎn)略分布”，并將“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”作為x軸，“財(cái)政收入”作為y軸，可以看出兩變量具有較強(qiáng)的線性聯(lián)系，可以用一元線性回歸來(lái)擬合兩變量；反之則不可

挑選菜單“剖析→回歸→線性”，翻開(kāi)“線性回歸”對(duì)話框，將變量“財(cái)政收入”作為因變量 ，“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”作為自變量。

翻開(kāi)“統(tǒng)計(jì)量”對(duì)話框，選上“估量”和“模型擬合度”。量”對(duì)話框估量”和“模型擬合度”。

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程圖1

曲線估量：曲線估量（曲線擬合、曲線回歸）則是研究?jī)勺兞块g非線性聯(lián)系的一種辦法，選定一種用方程表達(dá)的曲線，使得實(shí)踐數(shù)據(jù)與理論數(shù)據(jù)之間的差異盡可能地小。

先用散點(diǎn)圖的方式進(jìn)行剖析，看究竟是否具有一元線性聯(lián)系，假如具有一元線性聯(lián)系，則用一元線性回歸剖析，否則采用曲線估量求解。

進(jìn)行曲線估量：順次挑選菜單“剖析→回歸→曲線估量”，將一切模型悉數(shù)選上，看哪種模型擬合效果更好(主要看決定系數(shù)R2)，其一切模型的擬合優(yōu)度R2如下表所示

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程圖2

回歸剖析是論文中最常用的研究假定檢驗(yàn)技術(shù)，想知道自變項(xiàng)X對(duì)依變項(xiàng)Y的解說(shuō)力或預(yù)測(cè)力時(shí)，最常用的是線性回歸· 回歸剖析是論文中最常用的研究

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程圖3

彈出對(duì)話框，輸入想要驗(yàn)證的自變項(xiàng)和依變項(xiàng)，如圖：

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程圖4

如圖，Sig. P<.05，有顯著性， 表明自變項(xiàng)X對(duì)依變項(xiàng)Y的解說(shuō)力或預(yù)測(cè)力正相關(guān)

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程圖5

R Square 自變數(shù)可以解說(shuō)依變數(shù)的變異量，此處.763表明共同解說(shuō)76.3%的變異量，論文報(bào)告中要報(bào)告調(diào)整后的R平方，即Adjusted R Square

SPSS回歸分析結(jié)果解讀教程圖6

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