SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与及分析

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤在数据分析领域，多元线性回归分析是一种强大且常用的工具，它能够帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的线性关系。

接下来，我将为您详细介绍使用 SPSS 进行多元线性回归分析的具体操作步骤。

首先，准备好您的数据。

数据应该以特定的格式整理，通常包括自变量和因变量的列。

确保数据的准确性和完整性，因为这将直接影响分析结果的可靠性。

打开 SPSS 软件，在菜单栏中选择“文件”，然后点击“打开”，找到您存放数据的文件并导入。

在导入数据后，点击“分析”菜单，选择“回归”，再点击“线性”。

这将打开多元线性回归的对话框。

在“线性回归”对话框中，将您的因变量拖放到“因变量”框中，将自变量拖放到“自变量”框中。

接下来，点击“统计”按钮。

在“统计”对话框中，您可以选择一些常用的统计量。

例如，勾选“估计”可以得到回归系数的估计值；勾选“置信区间”可以得到回归系数的置信区间；勾选“模型拟合度”可以评估模型的拟合效果等。

根据您的具体需求选择合适的统计量，然后点击“继续”。

再点击“图”按钮。

在这里，您可以选择生成一些有助于直观理解回归结果的图形。

比如，勾选“正态概率图”可以检查残差的正态性；勾选“残差图”可以观察残差的分布情况等。

选择完毕后点击“继续”。

然后点击“保存”按钮。

您可以选择保存预测值、残差等变量，以便后续进一步分析。

完成上述设置后，点击“确定”按钮，SPSS 将开始进行多元线性回归分析，并输出结果。

结果通常包括多个部分。

首先是模型摘要，它提供了一些关于模型拟合度的指标，如 R 方、调整 R 方等。

R 方表示自变量能够解释因变量变异的比例，越接近 1 说明模型拟合效果越好。

其次是方差分析表，用于检验整个回归模型是否显著。

如果对应的p 值小于给定的显著性水平（通常为 005），则说明模型是显著的。

最重要的是系数表，它给出了每个自变量的回归系数、标准误差、t 值和 p 值。

回归系数表示自变量对因变量的影响程度，p 值用于判断该系数是否显著不为 0。

SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。

实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。

实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/Removed aModel Variables Entered Variables Removed Method1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。

实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。

实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/Removed aModel Variables Entered Variables Removed Method1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

spss多元回归分析的报告怎么做：怎么做回归报告分析s pss 多元线性回归spss操作spss回归分析结果解释spss多元线性回归结果篇一：SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。

实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。

实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1. open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals （残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量(转载于: 写论文网:spss 多元回归分析的报告怎么做)城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于探究多个自变量对因变量的影响程度。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计软件，可以进行多元线性回归分析，并提供了简便易用的操作界面。

本文将介绍SPSS中进行多元线性回归分析的实例操作步骤，帮助您快速掌握该分析方法的使用。

步骤一：准备数据在进行多元线性回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。

数据应包含一个或多个自变量和一个因变量，以便进行回归分析。

数据可以来自实验、调查或其他来源，但应确保数据的质量和可靠性。

步骤二：导入数据在SPSS软件中，打开或创建一个新的数据集，然后将准备好的数据导入到数据集中。

可以通过导入Excel、CSV等格式的文件或手动输入数据的方式进行数据导入。

确保数据被正确地导入到SPSS中，并正确地显示在数据集的各个变量列中。

步骤三：进行多元线性回归分析在SPSS软件中，通过依次点击"分析"-"回归"-"线性"，打开线性回归分析对话框。

在对话框中，将因变量和自变量移入相应的输入框中。

可以使用鼠标拖拽或双击变量名称来快速进行变量的移动。

步骤四：设置分析选项在线性回归分析对话框中，可以设置一些分析选项，以满足具体的分析需求。

例如，可以选择是否计算标准化回归权重、残差和预测值，并选择是否进行方差分析和共线性统计检验等。

根据需要，适当调整这些选项。

步骤五：获取多元线性回归分析结果点击对话框中的"确定"按钮后，SPSS将自动进行多元线性回归分析，并生成相应的分析结果。

结果包括回归系数、显著性检验、残差统计和模型拟合度等信息，这些信息可以帮助我们理解自变量对因变量的贡献情况和模型的拟合程度。

步骤六：解读多元线性回归分析结果在获取多元线性回归分析结果之后，需要对结果进行解读，以得出准确的结论。

SPSS多元线性回归在医学统计分析中的应用操作及分析之前我们详细讲解了因变量为二分类的变量的影响因素的分析，采用二元Logistic回归分析。

但是在实际情况中，有些因变量的数据类型为连续数值型变量，并无特定的分类，这时候要分析他的影响因素，就无法采用logistics 回归，由于变量数据为线性数值，这里就要采用线性回归模型来分析。

本次我们就来详细讲解SPSS多元线性回归在医学统计分析中的应用操作。

先来看今天的案例，我们采集了80位患者的骨吸收的数值数据，临床上可能对其造成影响的因素有吸烟、牙周炎、CA、固位方式、性别、年龄、固定支架直径、长度、修复类型、位置这些因素。

如下图1：（图1）我们要分析吸烟、牙周炎、CA、固位方式、性别、年龄、固定支架直径、长度、修复类型、位置这些因素这些因素中，哪些确实是对骨吸收有显著的影响。

就要以骨吸收为因变量，以吸烟、牙周炎、CA、固位方式、性别、年龄、固定支架直径、长度、修复类型、位置为自变量，采用多元线性回归模型分析。

这里要注意的是，CA、年龄、为线性变量，可以直接作为自变量，但是吸烟、牙周炎这些属于分类变量，本应先对其进行虚拟化，才能作为自变量，但是由于这里的分类变量全部为二分类，因此虚拟化操作和当前实际一致，因此可直接作为自变量。

关于如何做多分类自变量虚拟化的线性回归，我们将在今后的文章中再另行详解。

下面进行SPSS多元线性回归的操作步骤①点击“分析”--“回归”--“线性”，在弹出的回归对话框中，将骨吸收选入因变量框中，将其他变量选入自变量框中。

（图2）（图3）②进行相关的输出和参数设置，点击右侧“自助抽样”按钮，在弹出的对话框中勾选“执行自助抽样”，“置信区间”级别填写95。

然后点击继续，确定按钮。

（图4）③得到输出结果，并进行分析。

这里我们只对重要的表格进行详细讲解分析。

（图5）模型摘要这张表，主要看R方为52.6%，大于50%，说明数据与模型拟合程度较好。

如何用SPSS进行多元线性回归1、导入数据首先打开SPSS软件，选中打开其他文件，然后把查找范围定位到数据所在位置（我这里是在桌面），然后在文件类型上选择你的文件类型（我这里是Excel），然后选中数据文件，点击打开。

在弹出的对话框中点击确定2、进行描述性统计首先点击菜单栏中的分析-描述统计-描述出现如下页面，选中想要进行描述性统计的变量到右边变量框中。

如图所示，点击选项，选择需要SPSS汇报的描述性统计：结果如图，这里只选择平均值、标准偏差、最小值和最大值：得出描述性统计如图：注意：结果是可以复制粘贴到Excel里面的。

3、相关性分析首先点击菜单栏中的分析-相关-双变量同样按照描述性统计的操作，把想要进行分析的变量选中，选择Pearson相关系数，并进行双尾检验（一般性操作），点击确定即可。

得出如下结果：一般来讲，相关系数大于0.6就说明可能会存在多重共线性问题，而且相关系数比较显著（右上角有两个星号，说明结果在0.01的水平上显著），结论：GYZCZ和SCALE可能存在多重共线性。

4、回归以及回归诊断首先点击分析-回归-线性因变量和自变量选择好，如图所示：点击右上角的Statistics，出现如下菜单，选择共线性诊断和Durbin-Watson检验（检验序列相关性），然后点击继续。

点击右上角的绘图，出现如下界面，按照图示进行选择，这一步是为了进行异方差的初步验证，然后点击继续。

以上全部设定好了之后，点击确定即可。

主要结果分析：可决系数R方值为0.432，调整后的R方是0.414，说明模型拟合程度还不错（一般大于0.3都还能接受）。

D.W.值为0.828，说明存在正的序列相关性（如果是横截面数据，则不需要考虑，如果是时间序列数据就需要考虑用差分法、广义最小二乘、可行的广义最小二乘等方法）F值通过检验（显著性为0.000），说明模型的整体线性性满足。

共线性诊断：看方差膨胀因子（VIF），GYZCZ与SCALE的VIF值大于10，说明存在多重共线性，需要剔除这两个变量。

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用统计学在多元回归分析中，变量选取是一个非常重要的步骤，可以决定模型的准确性和可解释性。

本文将介绍如何使用SPSS进行变量选取，并给出一些常用的变量选取方法。

首先，打开SPSS软件并加载数据集。

然后，在菜单栏中选择“分析”→“回归”→“线性”。

将要分析的依赖变量（因变量）和独立变量（自变量）移动到右边的框中。

点击“方法”选项卡，打开“变量选择”对话框。

SPSS提供了多种变量选取方法，其中一种常用的方法是逐步回归分析。

逐步回归是一种逐渐添加或删除变量的方法，以找到与因变量最相关的自变量组合。

在“变量选择”对话框中，选择“逐步”方法，然后点击“设置”按钮配置选择变量的条件。

逐步回归有两种选择变量的模式：进入模式和删除模式。

进入模式是逐渐从模型中添加自变量，直到没有其他显著的自变量可以添加为止。

删除模式则是一开始将所有自变量添加到模型中，然后逐渐删除非显著的自变量，直到只剩下显著的变量。

在设置条件中，可以选择标准化方法、统计水平以及要使用的模式。

标准化方法有“逐步前向”和“逐步后向”两种选择。

逐步前向是添加变量到模型中，逐渐增加F值，逐步后向则是删除变量，逐渐减小F值。

在统计水平中，可以设置进入模型和离开模型的显著性水平。

通常设置为0.05或0.01点击“确定”后，SPSS将运行逐步回归分析，并显示结果。

结果中将显示模型的显著性、自变量的标准化系数、F值等信息。

在分析的同时，SPSS还会生成一份逐步回归的报告，其中包含了模型的统计指标、显著性检验等内容。

除了逐步回归，SPSS还提供了其他常用的变量选取方法，如逐步逆选择、全部进入、最佳子集等。

每种方法都有其适用的情况，根据具体的研究目的和数据特点选择合适的方法。

值得注意的是，变量选取只是多元回归分析中的一部分，它可以帮助我们找到与因变量最相关的自变量组合，但并不能保证得到最优模型。

因此，在进行变量选取之后，还需要对所选自变量进行进一步的检验和解释，以确保所建立的模型具有合理性和可解释性。

spss多元线性回归分析结果解读SPSS多元线性回归分析结果解读1. 引言多元线性回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究多个自变量对因变量的影响程度及相关性。

SPSS是一个强大的统计分析软件，可以进行多元线性回归分析并提供详细的结果解读。

本文将通过解读SPSS多元线性回归分析结果，帮助读者理解分析结果并做出合理的判断。

2. 数据收集与变量说明在进行多元线性回归分析之前，首先需要收集所需的数据，并明确变量的含义。

例如，假设我们正在研究学生的考试成绩与他们的学习时间、家庭背景、社会经济地位等因素之间的关系。

收集到的数据包括每个学生的考试成绩作为因变量，以及学习时间、家庭背景、社会经济地位等作为自变量。

变量说明应当明确每个变量的测量方式和含义。

3. 描述性统计分析在进行多元线性回归分析之前，我们可以首先对数据进行描述性统计分析，以了解各个变量的分布情况。

SPSS提供了丰富的描述性统计方法，如均值、标准差、最小值、最大值等。

通过描述性统计分析，我们可以获得每个变量的分布情况，如平均值、方差等。

4. 相关性分析多元线性回归的前提是自变量和因变量之间存在一定的相关性。

因此，在进行回归分析之前，通常需要进行相关性分析来验证自变量和因变量之间的关系。

SPSS提供了相关性分析的功能，我们可以得到每对变量之间的相关系数以及其显著性水平。

5. 多元线性回归模型完成了描述性统计分析和相关性分析后，我们可以构建多元线性回归模型。

SPSS提供了简单易用的界面，我们只需要选择因变量和自变量，然后点击进行回归分析。

在SPSS中，我们可以选择不同的回归方法，如逐步回归、前向回归、后向回归等。

6. 回归结果解读在进行多元线性回归分析后，SPSS将提供详细的回归结果。

我们可以看到每个自变量的系数、标准误差、t值、显著性水平等指标。

系数表示自变量与因变量之间的关系程度，标准误差表示估计系数的不确定性，t值表示系数的显著性，显著性水平则表示系数是否显著。