SPSS统计分析基础入门(含多重线性回归分析)

多元线性回归分析spss
多元线性回归分析是一种常用的统计分析技术，用于对各因素之间的相互关系进行研究。

使用多元线性回归分析，可以检验一个或多个自变量对因变量具有统计学显著性的影响，从而推断出实际世界存在的不同因素可能带来的影响。

在spss中，我们使用下拉菜单选择“分析”>“回归”>“多元”来开始多元线性回归分析。

在多元线性回归窗口中，我们可以在右边的“可用变量”列中选择变量，拖拽到“因变量”和“自变量”栏中。

接下来，我们可以选择要使用的模型类型，其中包括多元线性回归，截距，变量中心以及相关的其他预测结果。

在进行模型拟合之前，我们可以在“多重共线性”复选框中对共线性进行调整，进行预测和显著性检验，并调整“参数估计”和“残差”复选框，自由地绘制结果。

在运行了多元线性回归分析之后，在spss中，我们可以在输出窗口中查看多元回归方程的系数和检验的结果，以及它们对回归系数的影响，残差分布情况，多重共线性分析和其他一些输出参数。

总而言之，spss中多元线性回归分析是一种有效的统计分析方法，可以用来检验多个自变量对回归方程的影响。

它具有许多内置功能，可以容易地针对回归系数和其他参数进行各种分析，提供了可信的结果，帮助人们深入了解各类因素对研究结果的影响。

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多元线性回归分析[转载]SPSS19.0实战之多元线性回归分析(2016-08-12 20:31:47)[删除]转载▼标签：转载原文地址：SPSS19.0实战之多元线性回归分析作者：建模手线性回归数据（全国各地区能源消耗量与产量）来源，可点击协会博客数据挖掘栏：国泰安数据服务中心的经济研究数据库。

1.1 数据预处理数据预处理包括的内容非常广泛，包括数据清理和描述性数据汇总，数据集成和变换，数据归约，数据离散化等。

本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总。

一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理。

于此我们只对数据做缺失值填充，但是依然将其统称数据清理。

1.1.1 数据导入与定义单击“打开数据文档”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中，如图1-1所示。

图1-1 导入数据导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。

单击菜单栏的“”-->“”将所选的变量改为数值型。

如图1-2所示：图1-2 定义变量数据类型1.1.2 数据清理数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。

单击“”-->“”，将检查所输入的数据的缺失值个数以及百分比等。

如图1-3所示：图1-4 描述性数据汇总得到如表1-2所示的描述性数据汇总。

N极小值极大值均值标准差方差能源消费总量30911261649638.506175.92438142034.412煤炭消费量30332290019728.997472.25955834651.378焦炭消费量30195461874.611053.0081108824.853原油消费量30055551099.011273.2651621202.562汽油消费量3018771230.05170.27028991.746煤油消费量30026242.3764.8964211.520柴油消费量30271368392.34300.97990588.441燃料油消费量3001574141.00313.46798261.261天然气消费量30110619.5622.044485.947电力消费量30983004949.64711.664506464.953原煤产量300581427909.1711741.388 1.379E8焦炭产量3009202992.281707.9982917256.193原油产量2904341637.121085.3791178048.432燃料油产量30049775.60126.79116075.971汽油产量3001032186.49208.77143585.122煤油产量30021932.3055.3943068.535柴油产量3001911388.52420.216176581.285天然气产量30016419.5242.3711795.341电力产量30972536954.74675.230455935.003有效的N （列表状态）29表1-2 描述性数据汇总标准化后得到的数据值，以下的回归分析将使用标准化数据。

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 s ource——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear，Depende n（t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DEPENDN T（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plo t（s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.a. Predictors: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里)b. Predictors: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里), 城市居民人均可支配收入(元)c. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）Variables Entered/Removed aModel 1Variables Entered 城市人口密度 (人/平方公里)Variables Removed2城市居民人均可支配收入(元)Method. Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,Probability-of-F-to-remove >= .100).. 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）该表显示模型的拟合情况。

线性回归分析的SPSS操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。

包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。

为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。

也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。

另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。

一、一元线性回归分析1．数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。

数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8（文件7-6-1.sav）：图7-8：回归分析数据输入2．用SPSS进行回归分析，实例操作如下：2.1.回归方程的建立与检验（1）操作①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。

从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。

在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。

所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。

具体如下图所示：图7-9 线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。

如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。

Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。

上述两项为默认选项，请注意保持选中。

设置如图7-10所示。

设置完成后点击Continue返回主对话框。

图7-10：线性回归分析的Statistics选项图7-11：线性回归分析的Options选项回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。

多元线性回归是一种用于描述一个或多个变量(自变量)之间关系的统计学方法。

多元线性回归可以用来预测或估计一个自变量（也称为解释变量）的值，基于一组其他的自变量（也称为预测变量）的值。

SPSS是一款专业的统计分析软件，可以用来进行多元线性回归分析。

使用SPSS进行多元线性回归的步骤如下：
1.准备数据：在SPSS中，你需要准备待分析的数据，包括自变量和因变量。

2.执行回归分析：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“回归”选项，在此菜单中选择“多元线性回归”，并确定自变量和因变量。

3.分析结果：多元线性回归的结果将会显示在一个表格中，包括拟合参数，R方值，F 检验等。

通过对这些结果的分析，可以了解自变量对因变量的影响程度。

4.模型检验：SPSS也可以用于检验多元线性回归模型的合理性，包括残差分析、多重共线性检验、异方差性检验等。

多元线性回归分析是一项重要的数据分析技术，SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多元线性回归分析的完整功能，可以帮助研究者更好地探索数据的内在规律，从而更好地理解和把握数据的特点。

SPSS多元线性回归分析教程.doc
1. 软件安装和数据导入
安装完SPSS软件，打开软件，在主界面中选择“Open an existing data source”选项，找到导入的数据文件，点击“Open”按钮将数据导入SPSS。

2. 变量检查和描述性统计分析
在“Variable View”选项卡中，查看每个变量的数据类型和属性是否正确。

在“Data View”选项卡中，选中变量列表，点击“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”选项，进行数据描述性统计分析。

3. 模型构建和回归分析
在“Regression”菜单中，选择“Linear”选项，进入线性回归分析设置页面。

将自
变量和因变量移动到变量框中，点击“OK”按钮进行回归分析。

在分析结果界面中，查看
回归分析的显著性和方程式，判断回归模型的拟合程度和自变量对因变量的解释度。

4. 结果解释和模型优化
根据分析结果，解释各个变量对因变量的影响程度和统计显著性。

如果存在模型缺陷，可以考虑添加、删除或转换自变量，优化回归模型并重新进行分析。

同时，需要注意验证
模型的可靠性和稳定性，避免过度拟合或欠拟合的情况。

5. 结果呈现和报告撰写
将回归分析结果进行图表制作和文字描述，清晰、简洁地呈现分析结果。

在报告撰写
过程中，需要注意逻辑性和一致性，避免遗漏关键内容和出现明显错误。

总之，SPSS多元线性回归分析需要掌握数据导入、变量检查、描述性统计分析、模型构建、回归分析、结果解释、模型优化、结果呈现和报告撰写等技能，才能有效地进行数
据分析研究。

多重线性回归-SPSS教程一、问题与数据最大携氧能力（maximal aerobic capacity，VO2 max）是评价人体健康的关键指标，但测量方法复杂，不易实现。

具体原因在于，它不仅需要昂贵的试验设备，还需要研究对象运动到个人承受能力的极限，无法测量那些没有运动意愿或患有高危疾病无法运动的研究对象。

因此，某研究者拟通过一些方便、易得的指标建立研究对象最大携氧能力的预测模型。

该研究者共招募100位研究对象，分别测量他们的最大携氧能力（VO2 max），并收集年龄（age）、体重（weight）、运动后心率（heart_rate）和性别（gender）等变量信息。

部分数据图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者想根据一些变量（age、weight、heart_rate和gender）预测另一个变量（VO2 max）。

针对这种情况，可以使用多重线性回归分析，但需要先满足以下8项假设：假设1：因变量是连续变量。

假设2：自变量不少于2个（连续变量或分类变量都可以）。

假设3：各观测值之间相互独立，即残差之间不存在自相关。

假设4：因变量和自变量之间存在线性关系。

假设5：残差的方差齐。

假设6：不存在多重共线性。

假设7：没有显著异常值。

假设8：残差近似正态分布。

假设1和假设2与研究设计有关。

本研究数据符合假设1和2。

如何考虑假设3-8呢？三、SPSS操作3.1 多重线性回归SPSS运行多重线性回归后，可以在结果中检验假设3-8。

在主界面点击Analyze→Regression→Linear，在Linear Regression对话框中，将因变量（VO2 max）放入Dependent栏，再将自变量（age，weight，heart_rate和gender）放入Independent栏。

如图2。

图2 Linear Regression由于本研究的目的是通过现有数据建立预测模型预测VO2 max，并非筛选变量，因此Method栏应设置为“Enter”，一般是SPSS自动设置的；如果不是，也应人工设置为“Enter”。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入准备进行多元线性回归分析的数据集。

在菜单栏中选择"File"，然后选择"Open"，在弹出的窗口中选择数据集的位置并点击"Open"按钮。

步骤2：选择变量在SPSS的数据视图中，选择需要用于分析的相关自变量和因变量。

选中的变量将会显示在变量视图中。

确保选择的变量是数值型的，因为多元线性回归只适用于数值型变量。

步骤3：进行多元线性回归分析在菜单栏中选择"Analyze"，然后选择"Regression"，再选择"Linear"。

这将打开多元线性回归的对话框。

将因变量移动到"Dependent"框中，将自变量移动到"Independent(s)"框中，并点击"OK"按钮。

步骤4：检查多元线性回归的假设在多元线性回归的结果中，需要检查多元线性回归的基本假设。

这些假设包括线性关系、多重共线性、正态分布、独立性和等方差性。

可以通过多元线性回归的结果来进行检查。

步骤5：解读多元线性回归结果多元线性回归的结果会显示在输出窗口的回归系数表中。

可以检查各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平和置信区间。

同时，还可以检查回归模型的显著性和解释力。

步骤6：完成多元线性回归分析报告根据多元线性回归的结果，可以编写一份完整的多元线性回归分析报告。

报告应包括简要介绍、研究问题、分析方法、回归模型的假设、回归结果的解释以及进一步分析的建议等。

下面是一个多元线性回归分析报告的示例：标题：多元线性回归分析报告介绍：本报告基于一份数据集，旨在探究x1、x2和x3对y的影响。

通过多元线性回归分析，我们可以确定各个自变量对因变量的贡献程度，并检验模型的显著性和准确性。

研究问题：本研究旨在探究x1、x2和x3对y的影响。

SPSS多元线性回归分析教程多元线性回归是一种广泛应用于统计分析和预测的方法，它可以用于处理多个自变量和一个因变量之间的关系。

SPSS是一种流行的统计软件，提供了强大的多元线性回归分析功能。

以下是一个关于如何使用SPSS进行多元线性回归分析的教程。

本文将涵盖数据准备、模型建立、结果解读等内容。

第一步是数据的准备。

首先，打开SPSS软件并导入所需的数据文件。

数据文件可以是Excel、CSV等格式。

导入数据后，确保数据的变量类型正确，如将分类变量设置为标称变量，数值变量设置为数值变量。

还可以对数据进行必要的数据清洗和变换，如删除缺失值、处理离群值等。

数据准备完成后，可以开始建立多元线性回归模型。

打开“回归”菜单，选择“线性”选项。

然后，将因变量和自变量添加到模型中。

可以一次添加多个自变量，并选择不同的方法来指定自变量的顺序，如逐步回归或全部因素回归。

此外，还可以添加交互项和多项式项，以处理可能存在的非线性关系。

在建立好模型后，点击“统计”按钮可以进行更多的统计分析。

可以选择输出相关系数矩阵、残差分析、变量的显著性检验等。

此外，还可以进行回归方程的诊断，以检查模型是否符合多元线性回归的假设。

完成模型设置后，点击“确定”按钮运行回归分析。

SPSS将输出多个结果表，包括回归系数、显著性检验、模型拟合度和预测结果等。

对于每个自变量，回归系数表示自变量单位变化对因变量的影响；显著性检验则用于判断自变量是否对因变量有显著影响；模型拟合度则表示模型的解释力如何。

在解读结果时，需要关注以下几个方面。

首先，回归系数的正负号表示因变量随自变量的增加而增加或减少。

其次，显著性检验结果应该关注到p值，当p值小于显著性水平（如0.05）时，可以认为自变量对因变量有显著影响。

最后，要关注模型拟合度的指标，如R方值、调整R方值和残差分析。

如果模型结果不满足多元线性回归的假设，可以尝试进行模型修正。

可以尝试剔除不显著的自变量、添加其他自变量、转换自变量或因变量等方法来改善模型的拟合度。

SPSS数据分析—多重线性回归
简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性回归。

然而，在现实世界中，事物之间的关系往往是复杂的，由多个因素共同作用而产生的结果。

因此，简单线性回归在实际应用中几乎不存在。

多重线性回归是指有多个自变量和一个因变量的线性回归。

有些资料将其称为多元线性回归，但我认为“多元”应该指的是真正的因变量而不是自变量。

同时，多重共线性这一概念也是针对多个自变量而言的。

因此，我更倾向于称其为多重线性回归。

多重线性回归的适用条件与简单线性回归类似，需要满足自变量与因变量之间存在线性关系、残差相互独立、残差方差齐性，以及残差呈正态分布等条件。

但由于自变量的数量增加，还需要确保自变量之间不存在相关性，即避免多重共线性的影响。

然而，完全不存在相关的自变量是不可能的，因此只要不是强相关性，就可以接受。

在SPSS中，多重线性回归的操作过程与简单线性回归类似，只是设置的内容更多。

建议设定分析步骤，常用的步骤包括：1.绘制散点图，判断是否存在线性趋势；2.初步建模，包括设定变量筛选方法；3.残差分析，分析建模之后的残差的正态性、独立性、方差齐性等问题；4.判断强影响点和多重共线性；5.根据以上分析结果修正模型，并重复步骤3-4，直到模型达到最优效果。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。

其中，多元线性回归分析是SPSS中常用的一种统计方法，用于探讨多个自变量与一个因变量之间的关系。

本文将演示SPSS中进行多元线性回归分析的操作步骤，帮助读者了解和掌握该方法。

一、数据准备在进行多元线性回归分析之前，首先需要准备好数据。

数据应包含一个或多个因变量和多个自变量，以及相应的观测值。

这些数据可以通过调查问卷、实验设计、观察等方式获得。

确保数据的准确性和完整性对于获得可靠的分析结果至关重要。

二、打开SPSS软件并导入数据1. 启动SPSS软件，点击菜单栏中的“文件（File）”选项；2. 在下拉菜单中选择“打开（Open）”选项；3. 导航到保存数据的文件位置，并选择要导入的数据文件；4. 确保所选的文件类型与数据文件的格式相匹配，点击“打开”按钮；5. 数据文件将被导入到SPSS软件中，显示在数据编辑器窗口中。

三、创建多元线性回归模型1. 点击菜单栏中的“分析（Analyse）”选项；2. 在下拉菜单中选择“回归（Regression）”选项；3. 在弹出的子菜单中选择“线性（Linear）”选项；4. 在“因变量”框中，选中要作为因变量的变量；5. 在“自变量”框中，选中要作为自变量的变量；6. 点击“添加（Add）”按钮，将自变量添加到回归模型中；7. 可以通过“移除（Remove）”按钮来删除已添加的自变量；8. 点击“确定（OK）”按钮，创建多元线性回归模型。

四、进行多元线性回归分析1. 多元线性回归模型创建完成后，SPSS将自动进行回归分析并生成结果；2. 回归结果将显示在“回归系数”、“模型总结”和“模型拟合优度”等不同的输出表中；3. “回归系数”表显示各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平等信息；4. “模型总结”表提供模型中方程的相关统计信息，包括R方值、F 统计量等；5. “模型拟合优度”表显示模型的拟合优度指标，如调整后R方、残差平方和等；6. 可以通过菜单栏中的“图形（Graphs）”选项，绘制回归模型的拟合曲线图、残差图等。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤在数据分析的领域中，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。

下面，我们将通过一个具体的实例来详细介绍 SPSS 中多元线性回归分析的操作步骤。

假设我们正在研究一个人的体重与身高、年龄和每日运动量之间的关系。

首先，打开 SPSS 软件，并将我们收集到的数据输入或导入到软件中。

数据准备阶段是至关重要的。

确保每个变量的数据格式正确，没有缺失值或异常值。

如果存在缺失值，可以根据具体情况选择合适的处理方法，比如删除包含缺失值的样本，或者使用均值、中位数等进行填充。

对于异常值，需要仔细判断其是否为真实的数据错误，如果是，则需要进行修正或删除。

接下来，点击“分析”菜单，选择“回归”，然后再选择“线性”。

在弹出的“线性回归”对话框中，将我们的因变量（体重）选入“因变量”框中，将自变量（身高、年龄、每日运动量）选入“自变量”框中。

然后，我们可以在“方法”选项中选择合适的回归方法。

SPSS 提供了几种常见的方法，如“进入”“逐步”“向后”“向前”等。

“进入”方法会将所有自变量一次性纳入模型；“逐步”方法则会根据一定的准则，逐步选择对因变量有显著影响的自变量进入模型；“向后”和“向前”方法则是基于特定的规则，逐步剔除或纳入自变量。

在这个例子中，我们先选择“进入”方法，以便直观地看到所有自变量对因变量的影响。

接下来，点击“统计”按钮。

在弹出的“线性回归：统计”对话框中，我们通常会勾选“描述性”，以获取自变量和因变量的基本统计信息，如均值、标准差等；勾选“共线性诊断”，用于检查自变量之间是否存在严重的多重共线性问题；勾选“模型拟合度”，以评估回归模型的拟合效果。

然后，点击“绘制”按钮。

在“线性回归：图”对话框中，我们可以选择绘制一些有助于分析的图形，比如“正态概率图”，用于检验残差是否服从正态分布；“残差图”，用于观察残差的分布情况，判断模型是否满足线性回归的假设。