SPSS实现线性回归 |
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总目录:SPSS学习整理 SPSS实现线性回归 目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的确定多种变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 适用情景 数据处理 SPSS操作分析——回归——线性 SPSS输出结果分析逐步引入了四个变量,建立了四个模型 每次引入新的变量后,下一个模型的R²都大于上一个模型,说明引入新的变量后都优于之前的模型,所以模型4的效果最好。 四个模型显著性均小于0.05,拒绝原假设,认为回归系数不都为0.其中模型4回归平方和最大,说明线性模型解释的部分最多,模型4的回归效果最好。 标准化回归系数β,四个变量分别为0.815,-0.106,0.095,0.113。初始薪资的标准化回归系数最大。 四个模型显著性均小于0.05,说明均通过显著性检验。 VIF值都比较小(小于5),说明不存在多重共线性。 当前薪资=上面的系数相乘(都懂吧) (看不懂,欢迎讲解) 起始薪金和教育水平相关系数较大,其他都比较小。可利用相关分析继续检查两变量的相关性。 emmmmm求大佬 残差绝对值大于3倍标准值,以上的个案均为异常值。 残差基本信息 残差图基本符合正态分布,不过有个别值大于六倍标准差。 残差图基本分布在0周围,左右各一半,大部分分布在(-2,2)之间。也没有趋势性规律性变化。 知识点 |
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