SPSS第十讲 线性回归分析.ppt
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1、第十讲第十讲 线性回归分析线性回归分析用变量的观测数据拟合所关注的变量和影响其变化的变量之间的线性关系式检验影响变量的显著程度比较影响变量的作用大小用一个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化线性回归的作用线性回归的作用一元线性回归,针对一个影响变量(自变量)的回归分析多元线性回归,针对多个影响变量(自变量)的回归分析线性回归的类型线性回归的类型因变量:定距变量自变量:定类、定序变量或定距变量,对于分类变量需要转换成虚拟变量变量的测量尺度变量的测量尺度回归方程回归方程一元线性回归YABX多元线性回归YB0B1X1B2X2 BnXn 线性回归的位置线性回归的位置一元线性回归实例实例1 对受访
2、者的性别和月收入进行一元线性回归分析 当自变量是分类变量时,需要将原变量转换成虚拟变量,所有虚拟变量都是“1”和“0”取值的二分变量。(当原变量是二分类变量时,我们只需要设定一个“1”、“0”取值的虚拟变量,并且把取值为“0”的那个类别作为参照项)注意注意步骤1:点击“Recode”,弹出对话框注注意意通常选择Recode into Different Variable步骤2:将性别拖入中间空白框步骤3:在Name栏中填写虚拟变量名步骤4:点击“Change”按钮步骤5:点击“Old and New Values”按钮步骤6:将原变量的“1”设为新变量的“1”步骤7:将原变量的“2”设为新变量
3、的“0”步骤8:点击“Continue”,回到主对话框步骤8:点击“OK”,生成新的虚拟性别变量 在设置完虚拟变量后,我们才能正式开始回归分析。注意注意步骤9:点击“Regression”中的“Linear”,弹出对话框步骤10:选择因变量“月收入”和自变量“性别”点击“OK”,结果一:确定系数表结果一告诉我们什么?表格中的R、R Square和Adjusted R Square都是用于表示模型的解释能力通常选择Adjusted R Square作为我们的结论依据,调整后的R平方越大,说明性别和收入的线性关系越强,即性别对收入的解释力越强表中调整后的R平方0.033,表示性别能够解释收入3.3
4、的变化结果二:方差分析表结果二告诉我们什么?结果二是对回归方程进行显著度检验的方差分析,即判断总体回归系数中至少有一个不等于0表中显著度(Sig)0.001,表明性别与收入之间具有显著的线性关系。结果三:回归系数表结果三告诉我们什么?与结果一中的确定系数不同,回归系数是回归方程中x的斜率,表示x每变化一个单位,y的平均变化。从表中B135.406,可以发现男性比女性的平均月收入多135.406元(由于在设定虚拟变量时,将女性取值为“0”,因此这里以女性为参照项)。由此我们可以得到回归方程:y396.656135.406X结果三告诉我们什么?表中的t检验是针对回归系数的显著度检验,而结果二中的方
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