SPSS中怎么用Bootstrapping方法做中介效应检验

Posted 2023-05-08

SPSS就是用依次回归法检验中介效应，
先检验X——Y的回归，分析总效应
然后检验X——M（中介变量）的回归，检验a参数（即X的回归系数）
最后检验X,M——Y的回归，检验b参数（M的回归系数）和c'参数（X的回归系数）
若a和b均显著，则中介效应存在
用bootstrap的话就是在回归分析里面选择bootstrap选项即可，你可以自己设置抽样次数，通常抽样至少要1000次，这时候你分析a和b参数的显著性就不看原来的显著性检验结果（sig）了，而是看bootstrap的置信区间，如果置信区间没有覆盖0，就是显著的
bootstrap抽样功能需要比较新的spss版本才可以 参考技术A SPSSAU默认提供Bootstrap检验法，登录选择【问卷研究】>【中介作用】即可得到智能分析结果。

spss怎么用最小二乘法估计y=a+bx中a与b的值？

spss怎么用最小二乘法估计y=a+bx中a与b的值？我看到SPSS里分析-回归-两阶最小二乘法，X是自变量，y是解释变量，那工具变量是什么？我要求出a和b的值，做下一步的处理。请大家帮忙啊

代码如下：

//point.h

#include <iostream>

using namespace std;

class Point//Point类的声明

public://外部接口

Point(double xx = 0,double yy = 0)X = xx;Y = yy;

double GetX() return X;

double GetY() return Y;

friend double linefit(Point l_point[], int n_point);//友元函数

//int型变量为点数

private: //私有数据成员

double X;

double Y;

;

//End of point.h

扩展资料

最小二乘法直线拟合，最小二乘法多项式（曲线）拟合，机器学习中线性回归的最小二乘法，系统辨识中的最小二乘辨识法，参数估计中的最小二乘法，等等。所谓最小二乘，其实也可以叫做最小平方和。

就是通过最小化误差的平方和，使得拟合对象无限接近目标对象，这就是最小二乘的核心思想。可以看出，最小二乘解决的是一类问题，就是需要拟合现有对象的问题。

最小二乘应该说是一种思想，而只有结合了具体对象，才变成最小二乘法。这也就导致了多种多样的最小二乘公式、推导、证明等等。但是，其核心是最小二乘的思想，只是展示形式不同。

参考资料来源：

百度百科——最小二乘法

参考技术A

请参照下列操作。

系数(a)

模型           非标准化系数               标准系数

                       B       标准误差                               t             Sig.

1(常量)      1.662(a)     .2975                                 .595          .001

自变量         .139(b)      .030               .882           4.579          .004

a. 因变量: 因变量

回归方程为 因变量^ = 1.662 + 0.139 自变量

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