spss簡單回歸與多重回歸分析

回歸分析的要求1、應(yīng)變量Y服從正態(tài)分布2、自變量X可以是隨機(jī)變動的，也可以是精確測量或人為取值的變量線性回歸模型的適用條件(line)L-線性I-獨立性N-正態(tài)性E-方差齊性目前一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點殘差圖方差不齊模型還有別的變量需要引入曲線關(guān)系方差齊、直線關(guān)系目前二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Analyzeregressionlinear(線性回歸分析)可進(jìn)行以下幾個過程1、建立回歸方程；2、回歸方程的配合適度檢驗：包括回歸方程和回歸系數(shù)或偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗、殘差分析；3、直線回歸的區(qū)間估計：包括總體回歸系數(shù)的區(qū)間估計；當(dāng)x為某定值時，估計值總體均數(shù)的可信區(qū)間和個體Y值的容許區(qū)間4、直線相關(guān)和偏相關(guān)分析。目前三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Linearregression對話框目前五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Method:自變量篩選下拉菜單Enter：強(qiáng)迫引入法；全部自變量均引入方程Stepwise：逐步引入Remove：強(qiáng)迫剔除法backward：向后剔除法Forward：向前引入法目前六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Statistics對話框獨立性檢驗?zāi)壳捌唔揬總數(shù)九十頁\編于十六點Plots對話框目前八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Options對話框目前九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點例題11-1操作步驟：

1、定義變量，輸入數(shù)據(jù)目前十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點先檢驗適用條件一、線性（散點圖）：1、x與y2、x與非標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點圖（在多重回歸分析中，效率高于散點圖矩陣）步驟：graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點非標(biāo)準(zhǔn)化殘差與自變量的散點圖（從上圖可見各點基本平均分布在0這條水平線的兩邊，沒有明顯偏正或偏負(fù)的趨勢）目前十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點二、正態(tài)性、方差齊性檢驗1、正態(tài)性即殘差服從正態(tài)分布N（0，σ2）2、方差齊性即殘差的大小不隨所有變量取值水平的改變而改變（標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值和標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點圖）3、步驟：analyze→regression→linearplot目前十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點正態(tài)性檢驗方差齊性檢驗?zāi)壳笆屙揬總數(shù)九十頁\編于十六點正態(tài)性檢驗結(jié)果：QQ圖上各點基本在直線上。目前十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點從上圖可見，不論Y的標(biāo)化預(yù)測值如何變化，標(biāo)化殘差的波動基本保持穩(wěn)定。目前十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點四、獨立性：各觀測間相互獨立，即任兩個觀測殘差的協(xié)方差為0。步驟：通過linearregression過程statistics按鈕中的durbin-watson檢驗進(jìn)行判斷。該統(tǒng)計量取值在0～4之間。一般若自變量數(shù)少于4個，統(tǒng)計量接近2，基本上可以肯定殘差間相互獨立。目前十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點2、分析

Analyze----regression---linearLinearregression對話框目前二十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Statistics對話框目前二十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點散點圖1：因變量為Y軸

標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值為X軸目前二十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點散點圖1：因變量為標(biāo)準(zhǔn)化殘差

標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值為X軸目前二十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點保存以下新變量目前二十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點描述性統(tǒng)計：均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、例數(shù)目前二十五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點相關(guān)分析：Pearson相關(guān)系數(shù)0.964、單側(cè)檢驗p值為<0.001目前二十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點先是自變量納入模型情況的匯總目前二十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點模型的簡單匯總,包括R、R2，

調(diào)整R2

，目前二十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點方差分析：p<0.001，說明模型有意義（回歸系數(shù)有統(tǒng)計學(xué)意義）。：目前二十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點t檢驗結(jié)果等（重要）

常數(shù)項=1106.788，回歸系數(shù)=61.423，直線回歸方程為

第一行：對截距a的檢驗，有意義。

第二行：對回歸系數(shù)b的檢驗，有意義。

回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤=4.881，總體回歸系數(shù)95%可信區(qū)間為（50.788，72.058）。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)=0.964，回歸系數(shù)t檢驗的t值為12.584，p<0.001，可認(rèn)為兩變量之間有直線關(guān)系，目前三十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點殘差統(tǒng)計結(jié)果：顯示預(yù)測值、標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測值等統(tǒng)計量的最小值、最大值、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差目前三十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前三十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點P-P圖目前三十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點散點圖：Y軸：因變量，

x軸：標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值目前三十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點散點圖：Y軸：標(biāo)準(zhǔn)化殘差，

X軸：標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值目前三十五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點顯示增加新變量目前三十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點二、非線性回歸例11-6目前三十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前三十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點直線方程對數(shù)方程二次方程三次方程指數(shù)方程目前三十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前四十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點多重線性回歸分析目前四十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點研究一個因變量與多個影響因素之間的關(guān)系反應(yīng)變量：連續(xù)計量資料，正態(tài)隨機(jī)變量

——多重線性回歸目前四十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點例13-1（第六版）為了研究有關(guān)糖尿病患者體內(nèi)脂聯(lián)素水平的影響因素，某醫(yī)師測定30名患者的體重指數(shù)BMI(kg/m2)、病程LEP（ng/ml）、空腹血糖FPG(mmol/l)及脂聯(lián)素水平。目前四十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點例13-1：1、定義變量，輸入數(shù)據(jù)目前四十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點考察線性1、散點圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前四十五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前四十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前四十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前四十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前四十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前五十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點選擇enter，（選入全部變量）目前五十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前五十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點描述目前五十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點兩兩相關(guān)（簡單相關(guān)）目前五十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點模型的基本情況目前五十五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點四個自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤目前五十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點方差分析結(jié)果，模型有意義目前五十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點系數(shù)（回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值）目前五十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點多重共線性診斷

一般，容忍度（Tolerance）—小于0.1時，嚴(yán)重共線性

方差膨脹因子VIF（Varianceinflationfactor）—一般不應(yīng)大于5，或大于10目前五十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點2、分析Analyze----regression---linear

因變量：脂聯(lián)素

自變量：其他四個變量全部選入

method:選擇逐步stepwise目前六十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前六十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前六十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點模型基本情況（每一步引入模型的變量，納入、剔除自變量的水準(zhǔn)0.05、0.10）目前六十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點模型概況

第一行,引入一個變量

第二行，引入兩個變量目前六十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點方差分析

1，引入一個變量

2，引入兩個變量目前六十五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前六十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前六十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前六十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點例12-1（第七版）目前六十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點1、定義變量，輸入數(shù)據(jù)目前七十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點考察線性1、散點圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前七十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前七十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前七十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前七十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前七十五頁\總數(shù)九十頁\編于十六點Analyze----regression---linear

linearregression對話框

選擇enter，（選入全部變量）目前七十六頁\總數(shù)九十頁\編于十六點目前七十七頁\總數(shù)九十頁\編于十六點描述目前七十八頁\總數(shù)九十頁\編于十六點兩兩相關(guān)（簡單相關(guān)）目前七十九頁\總數(shù)九十頁\編于十六點模型的基本情況目前八十頁\總數(shù)九十頁\編于十六點四個自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤目前八十一頁\總數(shù)九十頁\編于十六點方差分析結(jié)果，模型有意義目前八十二頁\總數(shù)九十頁\編于十六點系數(shù)（回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值）目前八十三頁\總數(shù)九十頁\編于十六點

多重共線性診斷

一般容忍度（Tolerance）等于1-R2，越小共線性越嚴(yán)重，

方差膨脹因子VIF（Varianceinflationfactor）等于容忍度的倒數(shù)—大于10時提示共線性嚴(yán)重，

特征根（Eigenvalue）為0，提示共線性嚴(yán)重

條件指數(shù)（condtionindex）大于30，提示共線性嚴(yán)重

目前八十四頁\總數(shù)九十頁\編于十六點2、分析Analyze--