统计学实验SPSS和R软件应用与实例第二版 费宇PPT 第6章回归分析-SPSS.ppt

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1、2021/9/16《统计学实验》第6章回归分析统计学实验—SPSS和R软件应用与实例主编：费宇（第二版）6-12021/9/16《统计学实验》第6章回归分析第6章回归分析6-22021/9/16《统计学实验》第6章回归分析一、实验目的通过运用SPSS进行相关分析和回归分析；熟悉SPSS的分析（A）菜单中相关（C），回归（R）和一般线性模型（G）等模块的主要功能掌握运用SPSS进行相关分析和回归分析的基本操作过程，并能读懂SPSS输出的结果。6-32021/9/16《统计学实验》第6章回归分析二、实验环境系统软件Windows2000或WindowsXP或Windows7

2、；统计软件SPSS20.0或更高版本。6-42021/9/16《统计学实验》第6章回归分析三、实验内容相关分析一元线性回归的估计多元线性回归的估计逐步回归的估计虚拟变量回归的估计Logistic回归的估计回归曲线的估计6-52021/9/16《统计学实验》第6章回归分析第6章回归分析6.1相关分析6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4虚拟变量回归6.5Logistic回归6.6曲线回归6-62021/9/16《统计学实验》第6章回归分析6.1相关分析【例6.1】(数据文件为li6.1.sav)为研究初中一年级男生身高x(单位：厘米)、体重z(单位：千克)和肺活量y(

3、单位：升)的关系，随机抽取了16名初一男生测量得有关数据如表6.1所示：表6.1初一男生身高、体重和肺活量的测量值身高x体重z肺活量y身高x体重z肺活量y140.137.02.25162.548.32.75151.538.53.0165.542.52.5161.242.13.25148.036.52.25172.846.53.25165.845.43.25150.038.03.0164.043.53.0153.542.22.75149.539.72.75170.554.53.5159.644.53.0157.037.02.25162.545.03.26-7（1）绘制变量

4、散点图，分析身高x、体重z和肺活量y之间是否存在相关关系；（2）计算简单相关系数，分析身高x、体重z和肺活量y的之间是否存在直线相关关系；（3）计算偏相关系数，分析身高x、体重z和肺活量y的之间的偏相关关系。2021/9/16《统计学实验》第6章回归分析6-82021/9/16《统计学实验》第6章回归分析【统计理论】给定容量为n的一个样本，样本简单相关系数（correlationcoefficient）r的计算公式如下6-92021/9/16《统计学实验》第6章回归分析【统计理论】设三个变量x、y和z是相互关联的一组变量，那么，在控制了变量z的影响后，变量x和y的偏相关

5、系数（partialcorrelationcoefficient）为：6-10（1）画散点图，观察身高x、体重z和肺活量y之间的相关关系2021/9/16《统计学实验》第6章回归分析6-112021/9/16《统计学实验》第6章回归分析【软件操作】打开数据文件li6.1.sav选择“图形（G）”→点击“旧对话框（L）→“散点/点状（S）”在“散点图/点图”中选“矩阵分布”→点击“定义”→将身高x、体重z和肺活量y选入“矩阵变量（M）”框中→点击“确定”，可得图6.1。6-122021/9/16《统计学实验》第6章回归分析图6.1身高x、体重z和肺活量y矩阵式散点图6-1

6、32021/9/16《统计学实验》第6章回归分析【程序方式】DATASETACTIVATE数据集1.GRAPH/SCATTERPLOT(MATRIX)=XZY/MISSING=LISTWISE.6-14（2）计算身高x、体重z和肺活量y之间的相关系数2021/9/16《统计学实验》第6章回归分析6-15“分析”→点击“相关（C）”→“双变量”（B）将身高x、体重z和肺活量y三个变量同时选入“变量”框，在“相关系数”框选“Pearson”点击“确定”即可得如表6.2所示的相关系数。2021/9/16《统计学实验》第6章回归分析【软件操作】6-162021/9/16《统计学

7、实验》第6章回归分析表6.2初一男生身高、体重和肺活量的相关系数表相关性身高，cm体重，kg肺活量，L身高(cm)Pearson相关性1.810**.650**显著性（双侧）.000.006N161616体重(kg)Pearson相关性.810**1.707**显著性（双侧）.000.002N161616肺活量(L)Pearson相关性.650**.707**1显著性（双侧）.006.002N161616**.在.01水平（双侧）上显著相关。6-17【程序方式】2021/9/16《统计学实验》第6章回归分析CORRELATIONS/VAR