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时间:2018-09-16
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1、SPSS实用教程第八章回归分析第一节Linear过程8.1.1主要功能8.1.2实例操作第二节CurveEstimation过程8.2.1主要功能8.2.2实例操作第三节Logistic过程8.3.1主要功能8.3.2实例操作第四节Probit过程8.4.1主要功能8.4.2实例操作第五节Nonlinear过程8.5.1主要功能8.5.2实例操作 回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就
2、是用于说明这种依存变化的数学关系。 第一节Linear过程 8.1.1主要功能调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中,用户还可根据需要,选用不同筛选自变量的方法(如:逐步法、向前法、向后法,等)。 8.1.2实例操作[例8.1]某医师测得10名3岁儿童的身高(cm)、体重(kg)和体表面积(cm2)资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量,体表面积为应变量的回归方程。 儿童编号体表面积(Y)身高(X1)体重(X2)123456789105.3825.2995.3585.2925.6026.0145.83
3、06.1026.0756.41188.087.688.589.087.789.588.890.490.691.211.011.812.012.313.113.714.414.915.216.0 8.1.2.1数据准备激活数据管理窗口,定义变量名:体表面积为Y,保留3位小数;身高、体重分别为X1、X2,1位小数。输入原始数据,结果如图8.1所示。 图8.1原始数据的输入 8.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选Regression中的Linear...项,弹出LinearRegression对话框(如图8.2示)。从对话框左
4、侧的变量列表中选y,点击Ø钮使之进入Dependent框,选x1、x2,点击Ø钮使之进入Indepentdent(s)框;在Method处下拉菜单,共有5个选项:Enter(全部入选法)、Stepwise(逐步法)、Remove(强制剔除法)、Backward(向后法)、Forward(向前法)。本例选用Enter法。点击OK钮即完成分析。 图8.2线性回归分析对话框 用户还可点击Statistics...钮选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析;点击Plots...钮选择是否作变量分布图(本例要求对标准化Y预
5、测值作变量分布图);点击Save...钮选择对回归分析的有关结果是否作保存(本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作保存);点击Options...钮选择变量入选与剔除的α、β值和缺失值的处理方法。 8.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据: ****MULTIPLEREGRESSION**** ListwiseDeletionofMissingDataEquationNumber1DependentVariable..YBlockNumber1.Method:EnterX1X2 Variab
6、le(s)EnteredonStepNumber1..X22..X1 MultipleR.94964RSquare.90181AdjustedRSquare.87376StandardError.14335AnalysisofVarianceDFSumofSquaresMeanSquareRegression21.32104.66052Residual7.14384.02055F=32.14499SignifF=.0003 ------------------VariablesintheEquation-----------------
7、-VariableBSEBBetaTSigTX1.068701.074768.215256.919.3887X2.183756.056816.7576603.234.0144(Constant)-2.8564766.017776-.475.6495 EndBlockNumber1Allrequestedvariablesentered. 结果显示,本例以X1、X2为自变量,Y为应变量,采用全部入选法建立回归方程。回归方程的复相关系数为0.94964,决定系数(即r2)为0.90181,经方差分析,F=34.14499,P=0.0003
8、,回归方程有效。回归方程为Y=0.0687101X1+0.183756X2-2.856476。本例要求按所建立的回归方程计算Y预测值和标准化Y预测值(所谓标准化Y预测值是指将根据回归方程求得的Y预测值转化成
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