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2023-02-05 352 SPSS配对样本T检验 SPSS探索测试前后数据的差异
如何使用SPSS进行回归分析的方法总结
SPSS教程
2023-10-08
本文将介绍几种常用的SPSS分析方法，例如SPSS回归分析，文中使用的软件版本为版本26，电脑系统为Windows 10 x64。
什么是SPSS回归分析：
spss回归分析是研究事物或现象之间数量依存的关系的分析方法。
研究一个连续性变量（因变量）的取值随着其它变量（自变量）的数值变化而变化的趋势。
通过回归方程解释两变量之间的关系显得更为精确，可以计算出自变量改变一个单位时，因变量平均改变的单位数量，这是相关分析无法做到的。
除了描述两变量的关系以外，通过回归方程还可以进行预测和控制，这在实际工作中尤为重要。
案例：本案例采用的样本是对消费者信心指数的调查问卷统计表，用以建立用年龄预测消费者信心指数的回归方程。消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标。是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受，预测经济走势和消费趋向的一个先行指标。
具体过程：
打开软件，点击“分析”—“回归”—“线性”
将“index1”（总指数）选入因变量
将“年龄”选入自变量
其余默认
图1：回归分析操作步骤
结果分析：
图2：回归分析结果1
在Model Summary，即模型汇总表格中，我们可以看到相关系数为0.219，决定系数为0.048。
图3：回归分析结果2
从ANOVA，即方差分析结果图中我们可以看出，对回归方程显著性进行假设检验（F检验），显著性P<0.05，说明在本次分析中，模型有统计学意义。
图4：回归分析结果3
在Coefficients，即系数表格中，常数项为108.898，一次项系数为-0.358，对一次项系数进行假设检验的P<0.05，则认为总体的一次项系数非0，在表格中，Constant(即常量)为108.898，变量年龄的系数为-0.358，所以我们可以得到一元线性回归方程为：y= -0.358x + 108.898。
标签： SPSS进行回归分析
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