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如何使用SPSS進(jìn)行回歸區(qū)分的方法總結(jié)

發(fā)布時(shí)間:2025-05-04 文章來(lái)源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)分析功能,并包括文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速?gòu)臄?shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應(yīng)用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場(chǎng)、人口、保險(xiǎn)等多個(gè)研究領(lǐng)域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計(jì)報(bào)表等。

本文將介紹幾種常用的SPSS分析方法,例如SPSS回歸分析,文中使用的軟件版本為版本26,電腦系統(tǒng)為Windows 10 x64。

什么是SPSS回歸分析

spss回歸分析是研究事物或現(xiàn)象之間數(shù)量依存的關(guān)系的分析方法。

研究一個(gè)連續(xù)性變量(因變量)的取值隨著其它變量(自變量)的數(shù)值變化而變化的趨勢(shì)。

通過(guò)回歸方程解釋兩變量之間的關(guān)系顯得更為精確,可以計(jì)算出自變量改變一個(gè)單位時(shí),因變量平均改變的單位數(shù)量,這是相關(guān)分析無(wú)法做到的。

除了描述兩變量的關(guān)系以外,通過(guò)回歸方程還可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制,這在實(shí)際工作中尤為重要。

案例:本案例采用的樣本是對(duì)消費(fèi)者信心指數(shù)的調(diào)查問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)表,用以建立用年齡預(yù)測(cè)消費(fèi)者信心指數(shù)的回歸方程。消費(fèi)者信心指數(shù)是反映消費(fèi)者信心強(qiáng)弱的指標(biāo)。是綜合反映并量化消費(fèi)者對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)評(píng)價(jià)和對(duì)經(jīng)濟(jì)前景、收入水平、收入預(yù)期以及消費(fèi)心理狀態(tài)的主觀感受,預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)和消費(fèi)趨向的一個(gè)先行指標(biāo)。

具體過(guò)程:

打開軟件,點(diǎn)擊“分析”—“回歸”—“線性”

將“index1”(總指數(shù))選入因變量

將“年齡”選入自變量

其余默認(rèn)

回歸分析操作步驟

圖1:回歸分析操作步驟

結(jié)果分析:

回歸分析結(jié)果1

圖2:回歸分析結(jié)果1

在Model Summary,即模型匯總表格中,我們可以看到相關(guān)系數(shù)為0.219,決定系數(shù)為0.048。

回歸分析結(jié)果2

圖3:回歸分析結(jié)果2

從ANOVA,即方差分析結(jié)果圖中我們可以看出,對(duì)回歸方程顯著性進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)(F檢驗(yàn)),顯著性P<0.05,說(shuō)明在本次分析中,模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

回歸分析結(jié)果2

圖4:回歸分析結(jié)果3

在Coefficients,即系數(shù)表格中,常數(shù)項(xiàng)為108.898,一次項(xiàng)系數(shù)為-0.358,對(duì)一次項(xiàng)系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的P<0.05,則認(rèn)為總體的一次項(xiàng)系數(shù)非0,在表格中,Constant(即常量)為108.898,變量年齡的系數(shù)為-0.358,所以我們可以得到一元線性回歸方程為:y= -0.358x + 108.898。


世界上許多有影響的報(bào)刊雜志就SPSS給予了高度的評(píng)價(jià)。
本文章關(guān)鍵詞: SPSS進(jìn)行回歸區(qū)分 
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