SPSS操作步骤讲解系列 |
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曲线回归分析 1.理论 曲线回归分析:当因变量和自变量之间的关系我们无法确定是否为线性或者其他非线性类型的模型关系时候,就需要引入曲线回归。 Spss里的曲线回归要求自变量和因变量的类型都为数值型连续变量。大多数情况下对曲线函数模型并不是太了解,所以一般进行曲线函数确定时一般采用所有模型均勾选,后根据R方的大小和图形本身进行比较,确定最佳模型。Spss的曲线估计能够自动拟合十几种曲线模型。 曲线回归模型分为很多种:二次、复合、增长、对数、三次、s、指数、逆、幂。 二次曲线:Y=β0+β1X1+β2X22 复合曲线:Y=β0β1X 增长曲线:Y=eβ0+β1X 对数曲线:Y=β0+β1ln(x) 三次曲线:Y=β0+β1X+β2X2+β3X3 S曲线:Y=eβ0+β1/X 指数曲线:Y=β0eβ1X 逆函数曲线:Y=β0+β1/X 幂函数曲线:Y=β0(Xβ1)
2.曲线估计操作步骤 2.1.1、散点法 散点图也是可以看出模型拟合情况的,点击图形、旧对话框、散点图/点图。 图1 散点图操作第一步
第二步:进入散点图/点图框后,点击简单散点图、定义。 图2 散点图确定
第三步:进入简单散点图框将变量列表中的变量放入对应的变量框,后点击确定。
图3 简单散点图
2.1.1、散点图结果 图4 散点图结果 双击图行结果进入图表编辑器。 图5 添加拟合线第一步
点击元素、总计拟合线。 图6 添加总计拟合线 进入属性框后、在勾选一种模型。
图7 选择拟合线 选择立方后的模型图。但散点图的结果不是很明显,也不好确定模型拟合情况。 图8 添加立方后的拟合模型图2.2.1、曲线估计模型确定 第一步:将数据导入spss中并复制后点分析、回归、曲线估算。 图9 操作第一步 第二步:进入图中对话框后将对应的变量放入对应的变量框中,并勾选红色框中的模型、在方差中包括常量、模型绘图,点击确定。 图10 第二步 3.曲线拟合情况结果 然后曲线拟合的结果就出来了,然后根据模型摘要和参数估算值中的R方的大小选择,R方最大的表明拟合最好的模型。 图11 模型描述 图12 图、模型摘要和参数估计 4.曲线回归的操作步骤 第一步:点击分析、回归、曲线估算。 图13 第一步 第二步:进入图中曲线估算的对话框后将对应的变量放入对应的变量框中,勾选模型中的幂、在方程中包括常量、模型绘图、显示ANOVA表。 图14 第二步
5.曲线回归结果 曲线回归的模型描述、个案处理摘要、变量处理摘要结果。 图15 模型描述等结果 模型摘要、ANOVA表、系数表、散点图结果。
图16 系数等结果 6.结果整理 然后将曲线回归结果粘贴复制到表格中进行整理,将系数表的结果先复制在表格中后删除显著性后的部分,后将模型摘要中的R方和调整后R方,和ANOVA表中的F值(根据显著性标记星号),结果就整理好了,后将结果粘贴复制到Word文档中进行表格的制作和文字描述。 图17 结果整理
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