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四步搞定SPSS多元線性回歸視頻教程(含詳細(xì)操作及結(jié)果解讀)

2022-04-09 16:57 作者:喻星野  | 我要投稿

1.因變量是連續(xù)性變量,選擇線性回歸即可

2.回歸分析就是研究變量間的因果邏輯關(guān)系的

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04:09
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3.SPSS線性回歸操作過(guò)程


分析結(jié)果:

(1)主要分析R方:意味著自變量能夠解釋因變量變化的百分比(11.4%)

統(tǒng)計(jì)學(xué)一般要求30%以上,但現(xiàn)實(shí)中10%就比較好了


(2)驗(yàn)證自變量到底能否影響因變量

影響系數(shù):未標(biāo)準(zhǔn)化β

回歸方程:因變量=常量+β1*自變量1+β2*自變量2


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08:59
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(3)回歸方程的診斷問(wèn)題

①變量間相互獨(dú)立

核對(duì)樣本的獨(dú)立性:主要看德賓-沃森統(tǒng)計(jì)量(一般在2左右就是獨(dú)立的,小的不多就是有輕微的自相關(guān))


②變量間不存在變量共線性

存在極強(qiáng)的共線關(guān)系表明兩變量指代的很有可能是同一變量

如何判斷:看VIF統(tǒng)計(jì)量(小于5表明不存在共線性)

*醫(yī)學(xué)領(lǐng)域VIF可以放寬到10,經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域有的到30也可以


③殘差的正態(tài)性

殘差:不能匹配的位置→隨機(jī)散亂分布,代表沒(méi)有問(wèn)題→即殘差正態(tài)性分布,表明殘差是隨機(jī)的,不是人為造成的

如何判斷:上圖顯示黑線在柱體之下,表明不符合殘差正態(tài)性→有可能漏了比較重要的自變量導(dǎo)致


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16:58
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(4)把表格轉(zhuǎn)化為圖形→GraphPad軟件


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