spss多重線性迴歸逐步迴歸法操作和結果解釋方法
spss經常用到的一個迴歸方法是stepwise,也就是逐步迴歸,它指的是每次只納入或者移除一個變量進入模型, 這個方法雖然好用,但是最後可能出現幾個模型都比較合適,你就要比較這幾個模型的優劣,這是個麻煩事,這裏就給大家簡單的分析分析。
操作方法
(01)打開spss以後,打開數據,這些都準備好了以後,我們開始擬合方程,在菜單欄上執行:analyze---regression---linear,打開回歸擬合對話框
(02)在這裏,我們將因變量放大dependent欄,將自變量都放到independent欄
(03)將method設置為stepwise,這就是逐步迴歸法
(04)點擊ok按鈕,開始輸出擬合結果
(05)我們看到的第一個表格是變量進入和移除的情況,因為這個模型擬合的比較好,所以我們看變量只有進入沒有移除,但大部分的時候變量是有進有出的,在移除的變量這一欄也應該有變量的
(06)第二個表格是模型的概況,我們看到下圖中標出來的四個參數,分別是負相關係數、決定係數、校正決定係數、隨機誤差的估計值,這些值(除了隨機誤差的估計值)都是越大表明模型的效果越好,根據比較,第四個模型應該是最好的
(07)方差分析表,四個模型都給出了方差分析的結果,這個表格可以檢驗是否所有偏回歸係數全為0,sig值小於0.05可以證明模型的偏回歸係數至少有一個不為零
(08)參數的檢驗,這個表格給出了對偏回歸係數和標準偏回歸係數的檢驗,偏回歸係數用於不同模型的比較,標準偏回歸係數用於同一個模型的不同係數的檢驗,其值越大表明對因變量的影響越大。
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