结合实例谈谈SPSS多元线性回归分析结果解读与报告撰写

结合实例谈谈SPSS多元线性回归分析结果解读与报告撰写

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_72274883/article/details/135997375

本文通过一个房地产市场案例，详细讲解了如何使用SPSS进行多元线性回归分析，包括数据准备、模型建立、结果解读以及预测应用。对于学习SPSS和统计分析的读者具有较高的参考价值。

研究背景与数据

为研究某地区房地产市场的价格与相关影响因素之间的关系，现从该地区采集了 20 份样本，数据如下表所示：

解答过程

统计分析方法选择

选择线性回归分析。将销售价格作为因变量，将地产估价、房产估价、使用面积作为自变量。

SPSS分析结果

1. 输入/除去的变量

可以发现因变量为销售价格，模型构建方面采用输入法，使用的自变量包括地产估价、房产估价、使用面积。

2. 模型摘要

可以发现模型的R方为0.897，调整后R方为0.878，说明模型的解释能力较强，选取的自变量可以较好地解释因变量。

3. ANOVA分析

可以发现ANOVA分析的显著性P值为0.000，远远小于0.05，说明模型在整体上具有统计显著性。

4. 回归分析结果

回归方程即为销售价格与相关影响因素之间的函数表达式，具体为：

销售价格 = 148.7 + 0.815 * 地产估价 + 0.821 * 房产估价 + 0.135 * 使用面积

可以发现地产估价、房产估价、使用面积三个自变量的系数分别为0.815、0.821、0.135，均为正数，说明三个自变量在经济意义上对于因变量销售价格都会产生正向影响。

但从显著性P值来看，仅有房产估价的显著性P值（0.001）小于0.05，地产估价、使用面积的显著性P值分别为0.131、0.057均大于0.05，说明仅有房产估价的系数具有统计显著性，地产估价、使用面积的回归系数并不具备统计显著性。

5. X小区的平均销售价格预测

根据前面得到的回归方程，当X小区的地产估价为970，房产估价为3680，使用面积为19836时，其平均销售价格为：

X小区销售价格 = 148.7 + 0.815 * 970 + 0.821 * 3680 + 0.135 * 19836 = 6638.39

即X小区销售价格为6638.39。

SPSS学习建议

针对没有统计学基础的新手和小白，SPSS入门方面，建议一定边看书边操作，通过边学知识边上手操作的方式学习，会事半功倍，也有解决问题的成就感。推荐三本避雷避坑、亲测可行的网红图书，也是杨维忠、张甜老师撰写的SPSS三部曲：

1. 《SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版)》杨维忠 张甜 清华大学出版社 2022年。侧重SPSS统计分析操作，体现在对于窗口选项设置和运行结果解读都非常全面、细致、到位；

2. 《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠 清华大学出版社 2023年。为使用SPSS写作实证研究类论文所精心设计，实现零基础入门学会用SPSS写论文的目的。

3. 《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》杨维忠 张甜 清华大学出版社 2021年。侧重使用SPSS开展数据挖掘、机器学习以及统计分析的综合应用。