回归与路径分析.ppt

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1、回归与路径分析一　回归分析Analyze/Regression/Linear…研究问题不同学生性别、数学焦虑、数学态度与数学投入动机等变量对数学成绩是否有显著预测作用？其预测力如何？统计方法　回归分析第八章回归分析1、一元线性回归方程与标准回归方程：2、多元线性回归方程与标准回归方程：第八章回归分析3、回归分析的条件线性关系自变量无测量误差因变量的独立性正态性方差齐性第八章回归分析4、多元回归中自变量的选择强迫进入法(Enter)强迫删除法(Move)向前选择(Forward)向后剔除(Backward)逐步选择(Stepwise)第八章回归分析5、结果的解释回

2、归系数方差分析回归系数显著性检验测定系数R21．适用条件因变量　连续变量自变量　连续变量类别变量最好不要导入回归方程，除非它与因变量关系很密切要将类别变量导入回归方程，要先转化为虚拟变量2．SPSS提供5种选取变量的方法强迫进入　　　enter又称复回归分析法，层次式进入法。强迫所有变量有顺序进入回归方程。用于研究者有事先建立似，决定变量重要性层次。逐步回归　　　stepwise应用最多，最广泛的复回归分析方法，它结合顺向选择与瓜向剔除二种方法的优点向前法（顺向选择法）forward即自变量一个一个进入回归方程向后法（反向剔除法）backward先将所有自变量均

3、纳入回归模型中，再逐一将贡献最小的移出，直到所有自变量均达到标准为止。删除(移出)法remove3．应该注意的问题优先使用强迫进入或逐步回归法要根据相关理论选择所需要的变量要注意“共线性”问题（诊断）判别标准：容忍度（1－R2）R2为此自变量与其他自变量间的多元相关系数的平方，若变量间相关明显则R2较大，则1－R2越小，共线性越明显。方差膨胀因素（VIF）＝1／（1－R2）即容忍度的倒数其值越大，容忍度（1－R2）越小，R2越大，共线性越明显。条件指针（CI）CI值愈大，愈有共线性问题。为避免共线性问题，进行多元回归前，应对自变量进行相关分析，如果相关系数在0.

4、75以上，就要选择其中比较重要的变量导入回归分析。4．虚拟变量当自变量不是连续变量时，确需要导入时，要先转化为虚拟变量，其数量为N－1个。如：我们用1表示完整家庭；2表示单亲家庭；3表示他人照顾家庭；4隔代教养家庭；转成虚拟变量为：ID原始答案虚拟变量var1var2var3var4001110000022010000330010004400015　操作程序及选项程序（数据文件：吴Cha-7）Analyze/Regression/Linear…选择因变量（成绩）－－Dependent选择自变量（性别及另10个分量表）－－Independent选择自变量的进入方法

5、－－Method（stepwise）Block-next选择区：如果对所选择的自变量有特殊要求，如有些必须包括即强迫进入，而另一些则要用逐步回归法，可以使用该区。即选择需要强制进入的变量，使用强迫进入法，按next再选择另一些变量使用逐步回归法。Statistics选项2个默认选项：回归系数估计值模型适合度检验常选用：Rsquaredchange（R的平方的改变量）Collinearitydiagnostics（共线性诊断）输出回归系数B及其标准误、t值和P值，还有标准化的回归系数Beta；输出回归系数B的95％置信区间输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵

6、模型拟合过程中进入、退出的变量列表，以及一些有关拟合优度的检验：复相关系数R、决定系数R2和调整的R2，标准误及方差分析表。显示模型拟合过程中R2、F值和P值的改变情况提供一些变量描述，如有效例数，均值、标准差等。显示自变量间的相关、部分相关和偏相关系数给出一些用于共线性诊断的统计量。特征根(Eigenvalues)、方差膨胀因素(VIF)等。用于选择输出残差诊断信息，有两个可选项。如果残差间相互独立，则Durbin-Watson的取值在2附近。作图对话框用于选择需要绘制的回归分析诊断或预测图，左侧为可用的中间变量列表。对每一个自变量绘出它与应变量残差的散点图，

7、用于回归诊断。绘制标准化残差图，可代选择的有直方图和正态P－P图。Save对话框预测值：原始预测值标准化后的预测值去掉当前记录时，当前模型对该记录应变量的预测值预测值的标准差。给出一系列用于测量数据点离拟合模型距离的指标。存储各种残差原始残差标准化后的残差学生化残差去掉当前记录时，当前模型对该应变量的预测值对应变量观测值的原始残差。上一个预测值进行t变换后的结果。提供用于判断强影响点的统计量去除该观察值后回归系数的变化值当它大于2／Sqrt(N)时，该点可能为强影响点表示去除该观测值后预测值的变化值当它大于2／Sqrt(N)时，该点可能为强影响点去除该观察值后协

8、方差阵与含全部观察值的协