怎样用SPSS做一元线性回归？具体怎么检验相关性

Posted 2023-03-20

1、打开SPSS软件，在提示符后输入因变量y和自变量x的数据。

2、接下来使用R中作线性模型的函数lm()函数，lm(y~x+1)表示做有截距的线性回归模型，接下来lm(y~x)也是表示有截距的线性回归模型，lm(y~x+0)和lm(y~x-1)则表示过原点的线性回归模型，红色部分即为输出结果。

3、在上述结果中，只得出了回归方程的系数和截距，要提取模型信息就要用到summary()函数。得到的结果就比刚刚多了很多信息了。

4、接下来对所得结果进行分析：结果中Call部分列出了相应的回归模型公式，Residuals部分列出了残差的最小值点、四分之一分位点、中位数点、四分之三分位点和最大值点。

Coefficients部分中 Estimate 是回归方程参数的估计值，Std. Error表示回归参数的标准差，t value 即为t值，Pr(>|t|) 即为p值，后面的***为显著性标记，*越多越显著。

5、当模型通过检验，可用于预测，此时我们需要用到R中的predict()函数，假设要预测x等于0.16时y的值，其中interval="prediction"表示求预测点的值的同时要给出相应的预测区间，level=0.95表示求95%的置信区间。

6、分析结果： fit 值即为x=0.16时y的预测值，lwr和upr分别表示预测区间的上下限。一般的回归分析做到这里就可以了。

参考技术A 你问的是2个问题吧，如果做一元线性回归，就不用检验相关性。下面只是简单说下操作，希望对你有帮助。
1、一元线性回归
在spss里录入相应数据，自变量x，因变量Y，然后点击：analyze--regression--linear，在弹出框里，dependent选择因变量Y，independent选择自变量X，如无其他需求，其他可以默认，直接点ok就可以出结果。结果里，R值就是回归系数，ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距。最后方程：Y=B+Rx
2、检验相关性
以连续数据为例，点击：analyze--correlate--bivariate，在弹出框里，把需要检验相关的变量选择过去，没特别要求的，直接点击ok即可。结果里：横列对应的2个变量的pearson correlation那个数值就是相关系数，sig小于0.05就是显著相关。本回答被提问者采纳 参考技术B 分析--回归--线性，回归方程由标准化回归系数和变量组成，
检验：分析--回归--线性，Method为进入，统计量中，右边选择回归模式适合度检验，解释量的该变量、共线性诊断。系数表中，Beta值为标准化回归系数，查看其是否显著

spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表啥？？谢谢~

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

参考技术A 先从最下面两行说起
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追问

F的值具体代表什么？还有ppi对应的t值小于0,说明什么呢？？谢谢~

追答

F不是说了么，就是方差分析的值，是对拟合的回归模型整体的方差检验值，它对应的下面的p值如果小于0.05 说明整个回归模型有显著作用，如果它对应的p＞0.05 说明拟合的回归模型无效。

t的值是负的 表示 对应的ppi对于因变量的影响是负的，就是ppi变大，因变量就变小，ppi变小 因变量就变大

追问

终于懂了！！！！谢谢你！

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