SPSS回歸分析結果解讀教程

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WPS Office 2019 11.1.0.8882 官方版
大小：133.18 MB
日期：2019/8/23 14:51:58
環境：WinXP, Win7, Win8, Win10, WinAll

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系，用必定的線性回歸模型來擬合因變量和自變量的數據，并經過確認模型參數來得到回歸方程。

作散點圖，調查兩個變量的相關性：順次挑選菜單“圖形→舊對話框→散點/點狀→簡略分布”，并將“國內生產總值”作為x軸，“財政收入”作為y軸，可以看出兩變量具有較強的線性聯系，可以用一元線性回歸來擬合兩變量；反之則不可

挑選菜單“剖析→回歸→線性”，翻開“線性回歸”對話框，將變量“財政收入”作為因變量 ，“國內生產總值”作為自變量。

翻開“統計量”對話框，選上“估量”和“模型擬合度”。量”對話框估量”和“模型擬合度”。

SPSS回歸分析結果解讀教程圖1

曲線估量：曲線估量（曲線擬合、曲線回歸）則是研究兩變量間非線性聯系的一種辦法，選定一種用方程表達的曲線，使得實踐數據與理論數據之間的差異盡可能地小。

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

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

SPSS回歸分析結果解讀教程圖2

回歸剖析是論文中最常用的研究假定檢驗技術，想知道自變項X對依變項Y的解說力或預測力時，最常用的是線性回歸· 回歸剖析是論文中最常用的研究

SPSS回歸分析結果解讀教程圖3

彈出對話框，輸入想要驗證的自變項和依變項，如圖：

SPSS回歸分析結果解讀教程圖4

如圖，Sig. P<.05，有顯著性， 表明自變項X對依變項Y的解說力或預測力正相關

SPSS回歸分析結果解讀教程圖5

R Square 自變數可以解說依變數的變異量，此處.763表明共同解說76.3%的變異量，論文報告中要報告調整后的R平方，即Adjusted R Square

SPSS回歸分析結果解讀教程圖6

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• 軟件性質：國產軟件
• 授權方式：免費版
• 軟件語言：簡體中文
• 軟件大小：136374 KB
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• 更新時間：2019/8/23 0:56:34
• 運行平臺：WinAll...
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