回归分析(线性回归分析)研究影响关系情况,回归分析实质上就是研究X(自变量,通常为量数据)对Y(因变量,定量数据)的影响关系情况,通常情况下用于假设验证。 线性回归分析一般分三步，如下： 第一步:首先对模型情况进行分析包括模型拟合情况(比如R ²为0.3,则说明所有X可以解释Y 30%的变化原因),模型共线性问题(VIF值小于5则说明无多重共线性),是否通过F 检验(F 检验用于判定是否X中至少有一个对Y产生影响,如果呈现出显著性,则说明所有X中至少一个会对Y产生影响关系)。 第二步:分析X的显著性如果显著(p 值判断),则说明具有影响关系,反之无影响关系。 第三步:判断X对Y的影响关系方向回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响。 第四步:其它比如对比影响程度大小(回归系数B值大小对比X对Y的影响程度大小)。
工具/原料
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SPSSAU
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数据
方法/步骤
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进入SPSSAU系统，点击左侧仪表盘【通用方法】里面的【线性回归】
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将自变量X和因变量Y分别放入右侧框中，点击【开始分析】
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得到分析结果，包括分析建议和分析文字。一共包括以下表格和图。1、线性回归分析结果2、线性回归分析结果-简化格式3、模型图。其实最关键的是文字分析，SPSSAU默认提供智能分析文字，如图所示，这样直接就可以使用分析解读理解各个指标的意义并且完成假设检验。
注意事项
如果需要保存残差或预测值，用于进一步检验，可在开始分析按钮旁边选中该按钮。
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