用SPSS怎么做回歸分析

SPSS統計軟件可以用來做許多數據分析，回歸分析就是其中之一。回歸分析就是探索兩種及其以上變量之間的關系，運用十分廣泛，按照自變量和因變量之間的函數關系類型可以分為線性回歸分析和非線性回歸分析。回歸分析不僅可以分析數據，更可以用來預測一些數據的發展情況，從而應用非常廣泛。

操作方式

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打開SPSS軟件后點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要闡發的數據文件
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接下來就是起頭做回歸闡發成立模子，研究其轉變趨向，因為回歸闡發分為線性回歸和非線性回歸，闡發它們的法子是分歧的，所以先要把握它們的轉變趨向，可以畫散點圖，點擊【圖形】---【舊對話框】---【散點/點狀】
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選擇【簡單分布】，并點擊【界說】，這種散點圖是我們常見的，而其他幾種都比力復雜，用到這兒就把簡單問題復雜化了。
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在接下來的彈出框中設置x軸和y軸，然后點擊確定，其他都不要管，然后獲得散點圖，可以看出x軸和y軸較著呈線性關系，所以接下來的回歸闡發就要用線性回歸方式，假設圖像呈曲線就需要選擇曲線擬合的方式。
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點擊【闡發】---【回歸】---【線性】
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在彈出的線性回歸框中設置自變量和因變量，其他的選項用默認設置即可，其他的選項只是用來加倍切確地去優化模子
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接下來就是成果闡發了，一共在輸出文檔中彈出了四張表此中【系數表】就是所求出來的模子，按照B列寫出函數表達式，這道題就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05暗示自變量對因變量有顯著影響。
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【Anova表】暗示闡發成果，本家兒要看的是F和Sig值，F值對應的Sig值小于0.05就可以認為回歸方程是有效的，
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【模子匯總表】中R暗示擬合優度，值越接近1暗示模子越好。至此回歸闡發就完當作了圖中的這個模子就是比力合理的。
End