SPSS多元线性回归分析预测怎么做 SPSS多元线性回归分析结果怎么看

SPSS多元线性回归分析预测怎么做 SPSS多元线性回归分析结果怎么看

多元线性回归分析是数据统计分析中常用的一种方法，主要用于预测一种或多种变量对另一种变量的影响程度。本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行多元线性回归分析，包括具体的操作步骤、结果解读以及注意事项。

SPSS多元线性回归分析预测步骤

多元线性回归是通过分析回归系数的显著性水平以及符号大小，计算自变量对因变量的影响。以下是使用SPSS进行多元线性回归分析的具体步骤：

1. 将准备好的数据集，通过SPSS的【导入数据】功能，加载到SPSS软件中。
   
   图1：导入数据集

2. 在SPSS菜单栏中依次点击【分析】-【回归】-【线性】。
   
   图2：分析菜单

3. 在【线性回归】窗口，将【VAR1】移动到因变量输入框中，其他自变量移动到块输入框中。
   
   图3：“线性回归”窗口

4. 点击【统计】按钮，在弹出的窗口勾选中【估算值】、【模型拟合】、【共线性诊断】，点击【继续】按钮返回上一级窗口，点击【确定】按钮。
   
   图4：统计设置

5. 完成上述操作，多元线性回归预测分析就完成了，如下图所示。
   
   图5：分析结果报告

SPSS多元线性回归分析结果解读

在模型摘要表格中主要关注的是R方值，R方值代表的是自变量对因变量的解释程度百分比，也就是影响程度百分比，从表格中可以看出自变量对因变量的影响百分百达到了6.8%。

图6：模型摘要

在ANOVA表格中主要是看显著性数值，也就是P值，表中的P值明显是大于0.05的，因此可以得出模型的显著性水平不太好。
图7：ANOVA表格

在系数表格中，主要观察标准化系数，但前提是显著性数值要小于0.05，否则标准化数据则没有意义，从下表可以看出显著性水平是大于0.05的，因此也不需要在看标准化系数。
图8：系数表格

SPSS多元线性回归分析注意事项

在使用SPSS进行多元线性回归的时候，数据集中的数据是要满足一些条件的，只有满足这些前提条件，才可以进行多元线性回归，下面给大家详细介绍。

1. 数据集中的因变量一定要是定量数据，同时自变量的个数要大于或者等于2，对自变量的数据类型没有太多的要求，一般是定量数据或者定类数据都可以。
2. 在对数据集进行线性回归之前，需要先画散点图，确定数据集中的自变量和因变量之间有没有线性关系。
3. 要确保自变量与因变量之间不存在多重共线性，可以通过VIF值进行判断。
4. 数据集中的数据残差要符合正态分布和方差齐性，可以通过直方图进行判断。

总结：以上就是SPSS多元线性回归分析预测怎么做，以及SPSS多元线性回归分析结果怎么看的全部内容。本文不仅给大家介绍了在SPSS中如何进行多元线性回归预测，还给大家解读了SPSS多元线性回归的分析结果。同时，也给大家讲解了SPSS多元性线性回归的注意事项，希望能帮助到有需要的小伙伴。