我是靠谱客的博主 明亮火车,最近开发中收集的这篇文章主要介绍spss回归分析,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

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回归分析对数据有要求
1.要求残差服从正态分布
2.要求变量之间不存在多重共线性
3.要求不存在序列相关
等等
只有当数据满足这些条件,得到的回归分析结果才是可靠的
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所以光得到回归结果还不够
1.统计—勾选共线性诊断
德宾沃森检验(DW检验)用于检验变量间是否存在序列相关,一般是时间序列数据需要勾选这个诊断
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2.对残差的诊断:绘制正态概率图,检验残差是否服从正态分布
因变量:标准化残差,
自变量:标准化预测值
勾选正态概率图
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结果分析

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一般看R方就行,自变量较多时看调整后的R方。
0.657说明自变量影响了因变量的65.7%(因变量的65.7%是由自变量造成的),一般调整后的R方>0.3就说明比较好了。
2.
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显著性小于0.05的是前四个,说明前四个显著影响了,后两个没有显著影响。
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3.此外,回归分析必须对多重共线性进行检验,自变量间不能存在多重共线性。
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VIF<5说明不存在多重共线性

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4.点基本都落在对角线上,说明残差服从正态分布。

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德宾沃森检验在2附近说明不存在序列相关,一般要求在1.9-2.1,但由于本例显然不存在序列相关,所以不予考虑。

最后

以上就是明亮火车为你收集整理的spss回归分析的全部内容,希望文章能够帮你解决spss回归分析所遇到的程序开发问题。

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