spss非线性回归分析步骤_SPSS与简单线性回归分析

对数据进行简单线性回归分析常按照以下步骤:

1根据研究目的确定因变量和自变量

现研究某服装店销售额和客流量的关系,销售额为因变量,客流量为自变量,共计36条数据。

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2 判断有无异常值

判断方法:⑴通过绘制散点图直观观察;⑵亦可通过线性回归的【统计】→【个案诊断】→【所有个案】进行分析,若标准残差超过[-3,3],则可视为异常值。

Step1【分析】→【回归】→【线性】

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Step2【统计】→【个案诊断】→【所有个案】

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结果展示

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结果:所有个案的标准残差均在[-3,3]之间,无异常值。

3 判断数据是否满足简单线性回归假设条件

⑴线性(linear) 因变量与自变量呈线性关系,通过绘制散点图判断;

Step1【图形】→【旧对话框】→【散点/点状】→【简单分布】→【定义】

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Step2将销售额放入Y轴,将客流量放入X轴→【确定】

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结果展示

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结果:销售额与客流量呈线性关系。

⑵独立性(independent) 任意两个观察值之间相互独立,通过线性回归的【统计】→【德宾-沃森】进行分析,一般来说Durbin-Waston检验值分布在0-4之间,越接近2,观察值相互独立的可能性越大。

Step1【分析】→【回归】→【线性】

Step2【统计】→【德宾-沃森】

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结果展示

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⑶正态性(normal) 随机误差近似正态性,可通过直方图或者P-P图判断残差是否符合正态分布;

Step1【分析】→【回归】→【线性】

Step2【绘图】→【直方图】、【正态概率图】

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结果展示

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结果近似正态性

⑷方差齐性(equal variance) 残差满足方差齐性

Step1【分析】→【回归】→【线性】

Step2【绘图】→将ZRESID(标准化残差)选入Y轴,将ZPRED(标准化预测值)选入X轴→勾选“产生所有部分图”,即可得到残差随着估计值的变化趋势,若所有点均匀分布于直线Y=0的两侧,则可认为方差齐性。

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结果展示

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结果:方差齐性

4 估计回归模型参数,建立模型

Step1【分析】→【回归】→【线性】

Step2 选择因变量和自变量,【统计】选项卡中“回归系数”选择“估计”,选择“模型拟合度”,单击“继续”,单击“确定”。

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结果展示

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回归模型:Y=27.339X+398.269

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该表格展示了自变量对因变量的解释程度,即模型拟合程度,可用R^2(决定系数)来衡量。决定系数取值在0-1之间,R^2越大模型拟合程度越高。本案例中R^2=0.693,即客流量对销售额的解释程度为69.3%,解释程度较高。

5 对模型进行假设检验

对回归模型进行假设检验一般使用方差分析法,对回归系数进行假设检验一般使用t检验方法。

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方差分析结果:F=76.681,p<0.05,说明模型Y=27.339X+398.269具有统计学意义。

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t检验结果:回归系数和常数项的p值均小于0.05,具有统计学意义。


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后台回复“20180531”可以获得操作数据

多多练习吧~

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