spss线性回归分析

曲谱自学网今天精心准备的是《spss线性回归分析》，下面是详解！

spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t...

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。

R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著。

扩展资料：

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。

更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。

具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数。

SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。

比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

参考资料：多元线性回归_百度百科

#spss回归分析# 线性回归分析其中β T F分别什么含...

#spss回归分析#线性回归分析结果中其中βTF分别什么含义数值要满足什么要求才有效？r方调整r方标准估计误差又怎么解读？十万火急...

#spss回归分析# 线性回归分析结果中 其中β T F分别什么含义 数值要满足什么要求才有效？r方 调整r方 标准估计误差又怎么解读 ？ 十万火急

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
标准误表示由于抽样误差所导致的实际值和回归估计值的偏差大小，标准误越小，回归线的代表性越强
希望对您有用

请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤

还有，应该对哪些指标进行判断来确定相关性、拟合的好坏等我这儿有个例子，请结合例子讲解，谢谢！分析广告费与销售额的关系(由于字数限制，略去原始数据)输入／移去的变量(b)模型输入...

还有，应该对哪些指标进行判断来确定相关性、拟合的好坏等
我这儿有个例子，请结合例子讲解，谢谢！
分析广告费与销售额的关系
(由于字数限制，略去原始数据)

输入／移去的变量(b)
模型 输入的变量 移去的变量 方法
1 广告费a . 输入
a. 已输入所有请求的变量。
b. 因变量: 销售额

模型汇总
模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差
1 .786a .618 .570 42.35795
a. 预测变量: (常量), 广告费。

Anova(b)
模型 平方和 df 均方 F Sig.
1 回归 23206.435 1 23206.435 12.934 .007a
残差 14353.565 8 1794.196
总计 37560.000 9
a. 预测变量: (常量), 广告费。
b. 因变量: 销售额

系数(a)
非标准化系数 标准系数
模型 B 标准 误差 试用版 t Sig.
1 (常量) 309.528 43.402 7.132 .000
广告费 4.068 1.131 .786 3.596 .007
a. 因变量: 销售额

相关性
广告费 销售额
广告费 Pearson 相关性 1 .786**
显著性（双侧） .007
N 10 10
销售额 Pearson 相关性 .786** 1
显著性（双侧） .007
N 10 10 展开

一个自变量 一个因变量
如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点 直接使用的。
至于判断线性方程 拟合的好坏，看R方和调整的R方就可以了，R方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为0.618，调整的R方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定
Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的，sig的值=0.007 小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。
下面一个标准化回归系数 和非标准化回归系数 则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

spss软件的线性回归分析中，输出了一个anova表，表...

1、回归是方法，残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大

2、df是自由度，是自由取值的变量个数

3、均方指的是一组数的平方和的平均值，在统计学中，表示离差平方和与自由度之比

4、f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义

5、SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著

扩展资料:

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体MSb/MSw≈1

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体

SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的

是不是只根据R方的只判断就可以了，R方到0.7是不是就是有效的模型？？...

是不是只根据R方的只判断就可以了，R方到0.7是不是就是有效的模型？？

判断有效性是看p值。就是你的只有三行的那个表，依次写着回归，残差什么的。你看那个回归里边的p值。小于0.05就是模型有效，操作如下：

1、首先打开需要处理的相关文档。

2、点击主菜单上的“分析”选项。

3、之后再点击“回归”选项中的“线性回归”。

4、选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可。

5、选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即可。

6、确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结果了。

SPSS如何进行线性回归分析操作

线性回归分析是研究X对Y的差异性。可以使用网页spss进行分析，spssau里面的仪表板里面直接就会有回归分析。

研究X对Y的差异性，X一般是定量数据，Y是定量数据。X对Y的影响时，具体先看有没有影响，即P值小于0.05说明有影响，反之则没有影响。有了影响后再判断影响的方向性。

具体spssau出来结果的同时会带着智能文字分析，直接看智能分析就好。

求帮助啊，SPSS线性回归的结果怎么分析？能得到什...

回归分析 首先看结果中的第二个表格，就是你这个里面叫做 变异数分析的，如果这个里面的sig显著性大于0.05，说明你的回归模型不显著，其他的一切都没有意义，如果这个表的显著性＜0.05，说明回归模型有意义，此时再考虑其他表格。其实从你最下面的最后那个图也可以看出来，明显的不是线性关系，而是一个曲线关系，所以你用这个回归分析是不正确的。

请高手帮忙分析下SPSS的多元线性回归结果吧~急啊~~~

下面是线性回归出来的四个图。。。看不懂啊。。。请高手帮个忙，是写在论文里的，所以请稍微详细点说说吧~主要是三个变量和Y的拟合度怎么样，如何看的~~谢谢了~~~VariablesEntered/Re...

下面是线性回归出来的四个图。。。看不懂啊。。。请高手帮个忙，是写在论文里的，所以请稍微详细点说说吧~主要是三个变量和Y的拟合度怎么样，如何看的~~谢谢了~~~

Variables Entered/Removed(b)
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 X3, X2, X1(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Y

Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .823(a) .678 .664 4.60955
a Predictors: (Constant), X3, X2, X1

ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 3170.063 3 1056.688 49.731 .000(a)
Residual 1508.604 71 21.248
Total 4678.667 74
a Predictors: (Constant), X3, X2, X1
b Dependent Variable: Y

Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -4.517 1.517 -2.978 .004
X1 -2.79E-005 .000 -.144 -.174 .863
X2 .076 .008 .693 9.355 .000
X3 7.40E-005 .000 .398 .483 .631
a Dependent Variable: Y
图片 展开

你的回归方法是直接进入法
拟合优度R方等于0.678，表示自变量可以解释因变量的67.8%变化，说明拟合优度还可以。
方差检验表中F值对应的概率P值为0.000，小于显著度0.05，因此应拒绝原假设，说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。
参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000，小于显著度0.05，而自变量X1和X3的概率P值大于显著度0.05，说明只有自变量X2对因变量在总体中存在显著的线性关系，X1、X3和因变量在总体中不存在显著的线性关系。
得到的线性方程为：y=-4.517-0.000028X1+0.76X2+0.000074X3（记住这里用的是直接进入法进行拟合方程的，所以即使X1和X3没通过检验，也要放到方程中去）

请问SPSS怎么做线性回归分析

要专业一点的...

要专业一点的

用SPSS进行回归分析，实例操作如下：
单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：

请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。
用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

在主对话框点击OK得到程序运行结果。

怎么用spss求多元线性回归模型的回归系数

　　统计可以用很科学很复杂的方式去处理，也可以简单化的处理，主要看你数据的用途，如果不是需要发表论文之类，可以按以下简单方式来操作，spss的回归过程，已经包含了验证。
　　1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好。
　　2、点analyze--regession--linear，在弹出框里，把变量D选定在dependent里，其他3个因子选到independent里。method里就用默认的enter。如果不需要看其他统计或验证的，直接点ok。结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距。因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数。 最后公式可以通过看B值那列，A、B、C变量对应的B值为系数，分别相乘，最后加上constant常数值即可。