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相关分析与回归分析SPSS实现

相关分析与回归分析

一、试验目标与要求

本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括：

(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析

(2) 学会在SPS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。

(3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。

(4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。

(5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。

参数a、B的估计

回归模型的检验方法：回归系数B的显着性检验(t —检验)；回归方程显着性检

验(F—检验)。

二、试验原理

1．相关分析的统计学原理

相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pears on简单相关系数。

2．回归分析的统计学原理

相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两

个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型如下：

在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数：

回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验和二级检验。一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟和优度评价和显着性检验；二级检验又称为经济计量学检验，它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、

异方差检验等。

三、试验演示内容与步骤

1 ?连续变量简单相关系数的计算与分析

在上市公司财务分析中，常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益和托宾Q 值4个指标来衡量公司经营绩效。本试验利用SPS对这4个指标的相关性进行检验。操作

步骤与过程：

打开数据文件“上市公司财务数据（连续变量相关分析）.sav ” ,依次选择“【分析】-【相关】-【双变量】”打开对话框如图，将待分析的4个指标移入右边的变量列表框内。其他均可选择默认项，单击ok提交系统运行。

图5.1 Bivariate Correlations 对话框

结果分析：

表给出了Pearson简单相关系数，相关检验t统计量对应的p值。相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显着性水平下显着。从表中可以看出，每股收益、净资产收益率和总资产收益率3个指标之间的相关系数都在0.8以上，对应的p值都接近0,表示3 个指标具有较强的正相关关系，而托宾C值与其他3个变量之间的相关性较弱。

表5.1 Pearson简单相关分析

Correlations

2?—元线性回归分析

实例分析：家庭住房支出与年收入的回归模型

在这个例子里，考虑家庭年收入对住房支出的影响，建立的模型如下：

其中，yi是住房支出，xi是年收入

线性回归分析的基本步骤及结果分析：

（1）绘制散点图打开数据文件，选择【图形】-【旧对话框】-【散点/点状】，如图5.2所示。

图5.2散点图对话框

选择简单分布，单击定义，打开子对话框，选择X变量和Y变量，如图5.3所示。单击ok 提交系统运行，结果见图5.4所示。

图5.3 Simple Scatterplot 子对话框

从图上可直观地看出住房支出与年收入之间存在线性相关关系。

图5.4散点图

（2）简单相关分析

选择【分析】一＞【相关】一＞【双变量】，打开对话框，将变量“住房支出”与“年收入”移入variables列表框，点击ok运行，结果如表5.2所示。

表5.2住房支岀与年收入相关系数表

** Correlation is significant at the 0.01 level （2-tailed）.

从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.966，双尾检验概率p值尾

0.000＜0.05，故变量之间显着相关。根据住房支出与年收入之间的散点图与相关分析显示，住房支出与年收入之间存在显着的正相关关系。在此前提下进一步进行回归分析，建立一元线性回归方程。

（3）线性回归分析

步骤1：选择菜单“【分析】一＞【回归】一＞【线性】”，打开Linear Regression 对话框。将变量住房支出y移入Dependent列表框中，将年收入x移入Independents列表框中。在Method框中选择Enter选项，表示所选自变量全部进入回归模型。

图 5.5 Lin ear Regresssi on 对话框

步骤2：单击Statistics 按钮，如图在Statistics 子对话框。该对话框中设置要输出

的统计量。这里选中估计、模型拟合度复选框。

图5.6 Statistics 子对话框

估计：输出有关回归系数的统计量，包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t统计量及其对应的P值等。

置信区间：输出每个回归系数的95%的置信度估计区间。

协方差矩阵：输出解释变量的相关系数矩阵和协差阵。

模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程

F检验的方差分析。

步骤3:单击绘制按钮，在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框，以便对残差的正态性进行分析。

图5.7 plots 子对话框

步骤4：单击保存按钮，在Save子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框，这样可

以在数据文件中生成一个变量名尾res_1的残差变量，以便对残差进行进一步分析。

图5.8 Save子对话框

其余保持Spss默认选项。在主对话框中单击ok按钮，执行线性回归命令，其结果如下：表5.3给出了回归模型的拟和优度(RSquare)、调整的拟和优度(Adjusted R Square)、估计标准差(Std. Error of the Estimate )以及Durbin —Watson统计量。从结果来看，回归的

可决系数和调整的可决系数分别为0.934和0.93，即住房支出的90%以上的变动都可以被该模型所解释，拟和优度较高。

表5.4给出了回归模型的方差分析表，可以看到，F统计量为252.722，对应的p值为0, 所以，拒绝模型整体不显着的原假设，即该模型的整体是显着的。

表5.5给出了回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数值以及各个回归系数的显着性t检验。从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x，其t统计量对应的p值都

小于显着性水平0.05，因此，在0.05的显着性水平下都通过了t检验。变量x的回归系数为0.237，即年收入每增加1千美元，住房支出就增加0.237千美元。

表5.3回归模型拟和优度评价及Durbin —Watson检验结果

a Predictors: (Constant),年收入(千美元)

b Dependent Variable:住房支出(千美元)

表5.4方差分析表

a Predictors: (Constant), 年收入(千美元)

b Dependent Variable: 住房支出(千美元)

Coefficients(a)

为了判断随机扰动项是否服从正态分布，观察图 5.9所示的标准化残差的P—P图，可以发现，各观测的散点基本上都分布在对角线上，据此可以初步判断残差服从正态分布。

为了判断随机扰动项是否存在异方差，根据被解释变量y与解释变量x的散点图，如图5.4所示，从图中可以看到，随着解释变量x的增大，被解释变量的波动幅度明显增大，说明随机扰动项可能存在比较严重的异方差问题，应该利用加权最小二乘法等方法对模型进行修正。

图5.9标准化残差的P —P图

四、备择试验

现有1987~2003年湖南省全社会固定资产投资总额NIN\和GD两个指标的年度数据，见下表。试研究全社会固定资产投资总额和GD的数量关系，并建立全社会固定资产投资总额和GD之间的线性回归方程。

湖南省全社会固定资产投资和GD年度数据

实验7相关及回归分析SPSS应用

实验7 相关与回归分析 7.1实验目的熟练掌握一元线性回归分析的SPSS应用技能，掌握一元非线性回归分析的SPSS应用技能，对实验结果做出解释。 7.2相关知识（略） 7.3实验内容 7.3.1一元线性回归分析的SPSS实验 7.3.2一元非线性回归分析的SPSS实验 7.4实验要求 7.4.1准备实验数据 1.线性回归分析数据（The Wall 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》 Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据，见表7-1所示。表7-1 美国航空公司航空正点率与乘客投诉次数资料 2.非线性回归分析数据 1992～2013年某国保费收入与国内生产总值的数据，试研究保费收入与国内生产

总值的关系的数据，见表7-2所示。表7-2 1992～2013年某国保费收入与国内生产总值数据单位：万元 7.4.2完成一元线性回归分析的SPSS 实验，对实验结果作出简要分析。 7.4.3完成一元非线性回归分析的SPSS 实验，对实验结果作出简要分析。 7.5实验步骤 7.5.1 完成一元线性回归分析的SPSS 实验步骤 1.运用SPSS 绘制散点图散点图。第一步：在excel 中输入数据图7-1 第二步：将excel 数据导入spss 单击打开数据文档按钮（或选择菜单文件→打开）→选择文件航空公司航班

正点率与投诉率.xls 图7-2 第三步：选择菜单图形→旧对话框→散点/点状，在散点图/点图对话框中，选择简单分布按钮图7-3 第三步：在简单散点图对话框中，将候选变量框中的投诉率添加到Y轴，航班正点率添加到X轴，点击确定：

SPSS软件应用于相关分析与回归分析

实验五 SPSS软件应用于相关分析与回归分析学院：动物科技学院班级：动科101 姓名：李貌学号：2010020407

实验五SPSS软件应用于相关分析与回归分析一、实验目的： 1、理解线性相关分析和回归分析的意义及应用并对有关数据进行分析。 2、熟悉SPSS软件应用于相关分析和回归分析的操作和步骤。 3、进一步掌握运用SPSS软件处理数据和分析数据的能力。二、实验内容：玉米在盐胁迫后的萎焉程度(R)与根中蛋白（R）、叶中蛋白（L）、脯氨酸（pro）之间关系如下，试进行变量间的相关分析、回归分析。萎焉度（Y）/% 根中蛋白（R）/% 叶中蛋白（L）/% 脯氨酸（pro）/% 0.9300 0.79 0.98 0.093 0.9547 0.99 1.02 0.105 0.9661 0.91 1.58 0.119 0.9678 1.01 1.47 0.155 0.9725 1.14 1.89 0.234 0.9735 1.36 1.32 0.251 0.9856 1.36 1.76 0.217 1.0032 1.19 2.61 0.271 1.0045 1.21 2.33 0.227 1.0075 1.06 2.88 0.270 1.0186 1.58 2.40 0.282 1.0201 1.30 2.40 0.557 1.0245 1.81 2.37 0.650 1.0260 1.88 2.59 0.622 1.0283 1.46 3.10 0.611 1.0364 1.68 3.36 0.657 三、实验步骤： (一、线性回归分析） 1、启动SPSS，进行变量定义和数据录入，如（图1、2）。

多选项分析及回归分析spss

一、多选项分析一）问卷中多选项问题的分析多选项问题的分解通常有2中方法：1、多选项二分法（Multiple Dichotomies Method）； 2、多选项分类法（Multiple Category Method）。 1、多选项二分法（Multiple Dichotomies Method）；多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量，每个变量只有0或1两个取值，分别表示选择个该答案和不选择该答案。按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村（取）款目的这个多选项问题分解为十一个问题，并设置十一个SPSS变量。 2、多选项分类法（Multiple Category Method）多选项分类法中，首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数；然后，为每个答案设置一个SPSS变量，变量取值为多选项问题中的可选答案。按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存（取）款目的这个多选项问题分解成三个问题（通常给出的答案数不会超过三个），并设置三个SPSS变量。以上两种分解方法的选择考虑是否便于分析和是否丢失信息两个方面。多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失，这种方式没有体现选项的顺序，如果问题存在顺序则适合采用分类法。同时注意自己需要的信息加以选择。二）多选项分析基本操作 1、多选项分析的基本实现思路

第一、按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题分解成若干问题，并设置若干个SPSS变量。第二、采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频数分析数据。为了实现第二步，应首先定义多选项选择变量集，即将多选项问题分解并设置成多个变量后，指定这些为一个集合。定义多选项变量集是为了今后多选项频数分析和多选项交叉分组下的频数分析作准备。只有通过定义多选项变量集，SPSS才能确定应对哪些变量取相同值的个案数进行累加。 2、定义多选项选择变量集的基本操作步骤 1）选择菜单Analyze —Multiple Response —Defined Sets，出现如下图所示的窗口。 2）从数值型变量中见进入多选项变量集的变量选择到Variables in Sets框中。 3）在Variables Are Coded AS框中制定多选项变量集中的变量是按照哪种方法分解的。Dichotomies表示以多选项二分法分解，并在Counted Value中输入对那组织进行分析。SPSS 规定等于该值的样本为一组，其余样本为另一组；Categories表示以多选项分类法分解，并在Range框中输入变量取值的最小值和最大值。

如何使用统计软件SPSS进行回归分析_罗凤明

软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛１引言回归分析用来研究多个预报因子对预报量的影响程度，然后建立它们的统计关系的方程式，对未来时刻的预报量做出预报估计，是目前气象业务与研究中最为常用的一种统计分析与预报方法［１－８］。逐步回归可从影响预报量的许多因子中，挑选出一批相关较好的作为预报因子，在气象业务中应用甚广［９－１１］。回归分析在气象业务和研究中应用非常广，但该过程目前基本上都是编程来实现，编程复杂、易出错，基层气象工作者较难掌握不利于推广应用。ＳＰＳＳ（ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰｒｏｄｕｃｔａｎｄＳｅｒｖｉｃｅＳｏｌｕｔｉｏｎｓ）意为统计产品与服务解决方案，统计和数据分析功能强大，界面友好，易学易用，目前是非统计专业人员应用最多的统计软件［１２－１３］。ＳＰＳＳ提供了多种回归分析过程，如Ｌｉｎｅａｒ（线性回归）、Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ（非线性回归）、ＣｕｒｖｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ（曲线拟合）、ＢｉｎａｒｙＬｏｇｉｓｔｉｃ（二分类，即事件概率回归）等。本文简要介绍如何使用统计软件ＳＰＳＳ进行线性回归分析，为便于与传统编程方式对比，分析实例采用目前气象常用统计教科书中介绍“逐步回归分析”一节中的经典案例，逐步回归分析的原理和编程实现过程可参考文献［１－２］。２线性逐步回归分析过程首先根据表１建立数据文件，其中ｙ为预报量，ｘ１、ｘ２、ｘ３和ｘ４为预报因子。表１预报因子与预报量资料表在ＳＰＳＳ菜单栏上选择Ａｎａｌｙｚｅ→Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ→ Ｌｉｎｅａｒ（图１左），则出现ＬｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（线性回归分析）主对话框（图１右）。将“ｙ”选入Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ（因变量）框中，“ｘ１”、“ｘ２”、“ｘ３”和“ｘ４” 选入Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ（自变量）框中，Ｍｅｔｈｏｄ框选择Ｓｔｅｐｗｉｓｅ（逐步回归）；Ｓａｖｅ子对话框中选择ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＶａｌｕｅｓ下的Ｕｎｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ（将预报量的估计值另存为新变量），Ｏｐｔｉｏｎｓ子对话框选择ＵｓｅＦＶａｌｕｅ；其余默认，点ＯＫ，则得线性逐步回归分析结果。图１线性回归分析过程（左为Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ菜单；右为ＬｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ主对话框）收稿日期：２００７－１２－１７作者简介：罗凤明，男，工程师，主要从事网络维护，业务开发及服务工作。如何使用统计软件ＳＰＳＳ进行回归分析罗凤明，邱劲飚，李明华，肖炳坤（惠州市气象局，广东惠州５１６００１）摘要：简要介绍如何使用统计软件ＳＰＳＳ进行线性回归分析，并给出了逐步回归分析实例。使用ＳＰＳＳ进行回归分析操作简单且全面，与编程相比大大减小了难度、节约了时间。关键词：计算机应用；ＳＰＳＳ；回归分析；逐步回归中图分类号：ＴＰ３１２文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０２－１０２９３－０２ＨｏｗｔｏｄｏＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓｂｙＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＳｏｆｔｗａｒｅＳＰＳＳＬＵＯＦｅｎｇ－ｍｉｎｇ，ＱＩＵＪｉｎ－ｂｉａｏ，ＬＩＭｉｎｇ－ｈｕａ，ＸＩＡＯＢｉｎ－ｋｕｎ（ＨｕｉｚｈｏｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｔａｔｉｏｎ，Ｈｕｉｚｈｏｕ５１６００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｂｒｉｅｆｈｏｗｔｏｄｏｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｙｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｏｆｔｗａｒｅＳＰＳＳ，ａｎｄｇａｖｅａｎｅｘ－ａｍｐｌｅｏｆｓｔｅｐｗｉｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ．ＩｔｉｓｓｉｍｐｌｙａｎｄｒｏｕｎｄｌｙｔｏｄｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｙＳＰＳＳ，ａｎｄｉｓｅａｓｉｅｒａｎｄｔｉｍｅｓａｖｉｎｇｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｐｒｏｇｒａｍｍｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒａｐｌｌｉｃａｔｉｏｎ；ＳＰＳＳ；ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｔｅｐｗｉｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ

实验六-用SPSS进行非线性回归分析

实验六用SPSS进行非线性回归分析例：通过对比12个同类企业的月产量(万台)与单位成本(元)的资料(如图1)，试配合适当的回归模型分析月产量与单位成本之间的关系

图1原始数据和散点图分析一、散点图分析和初始模型选择在SPSS数据窗口中输入数据，然后插入散点图(选择Graphs→Scatter命令)，由散点图可以看出，该数据配合线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型都比较合适。进一步进行曲线估计：从Statistic下选Regression菜单中的Curve Estimation命令；选因变量单位成本到Dependent框中，自变量月产量到Independent框中，在Models框中选择Linear、Logarithmic、Power和Exponential四个复选框，确定后输出分析结果，见表1。分析各模型的R平方，选择指数模型较好，其初始模型为但考虑到在线性变换过程可能会使原模型失去残差平方和最小的意义，因此进一步对原模型进行优化。模型汇总和参数估计值因变量: 单位成本方程模型汇总参数估计值 R 方 F df1 df2 Sig. 常数b1 线性.912 104.179 1 10 .000 158.497 -1.727 对数.943 166.595 1 10 .000 282.350 -54.059 幂.931 134.617 1 10 .000 619.149 -.556 指数.955 212.313 1 10 .000 176.571 -.018 自变量为月产量。表1曲线估计输出结果

二、非线性模型的优化 SPSS提供了非线性回归分析工具，可以对非线性模型进行优化，使其残差平方和达到最小。从Statistic下选Regression菜单中的Nonlinear命令；按Paramaters按钮，输入参数A：176.57和B：-.0183；选单位成本到Dependent框中，在模型表达式框中输入“A*EXP(B*月产量)”，确定。SPSS输出结果见表2。由输出结果可以看出，经过6次模型迭代过程，残差平方和已有了较大改善，缩小为568.97，误差率小于0.00000001，优化后的模型为：迭代历史记录b 迭代数a残差平方和参数 A B 1.0 104710.523 176.570 -.183 1.1 5.346E+133 -3455.813 2.243 1.2 30684076640.87 3 476.032 .087 1.3 9731 2.724 215.183 -.160 2.0 97312.724 215.183 -.160 2.1 83887.036 268.159 -.133 3.0 83887.036 268.159 -.133 3.1 59358.745 340.412 -.102 4.0 59358.745 340.412 -.102 4.1 26232.008 38 5.967 -.065 5.0 26232.008 385.967 -.065 5.1 7977.231 261.978 -.038 6.0 797 7.231 261.978 -.038 6.1 1388.850 153.617 -.015 7.0 1388.850 153.617 -.015 7.1 581.073 180.889 -.019 8.0 581.073 180.889 -.019 8.1 568.969 182.341 -.019 9.0 568.969 182.341 -.019 9.1 568.969 182.334 -.019 10.0 568.969 182.334 -.019 10.1 568.969 182.334 -.019 导数是通过数字计算的。 a. 主迭代数在小数左侧显示，次迭代数在小数右侧显示。 b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为SSCON = 1.000E-008，因此在 22 模型评估和 10 导数评估之后，系统停止运行。

第九章---spss的回归分析

第九章spss的回归分析 1、利用习题二第4题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。选择fore和phy两门成绩做散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将phy导入X轴、将fore导入Y 轴，将sex导入设置标记→确定图标剪辑器内点击元素菜单→选择总计拟合线→选择线性→确定→再次选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→确定分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y与fore有一定的线性相关关系。 2、线性回归分析与相关性回归分析的关系是怎样的？线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或者减少。

3、为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间的统计关系的前提是被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当。一般包括回归系数的检验，残差分析等。 4、SPSS多元线性回归分析中提供了哪几种解释变量筛选策略？包括向前筛选策略、向后筛选策略和逐步筛选策略。 5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用建立多元线性回归方程，分析影响粮食总产量的主要因素。数据文件名为“粮食总产量.sav”。步骤：分析→回归→线性→粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量→确定结果如图： Variables Entered/Removed b Model Variables Entered Variables Removed Method 1 农业劳动者人数(百万人), 总播种面积(万公顷), 风灾面积比例(%), 粮食播种面积(万公顷), 施用化肥量 (kg/公顷), 年份a . Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨) ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.025E9 6 3.375E8 414.944 .000a Residual 2.278E7 28 813478.405 Total 2.048E9 34 a. Predictors: (Constant), 农业劳动者人数(百万人), 总播种面积(万公顷), 风灾面积比例(%), 粮食播种面积(万公顷), 施用化肥量(kg/公顷), 年份 b. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨) Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta

管理统计学相关分析和回归分析的SPSS实现实验报告

相关分析和回归分析的SPSS实现一、实验目的与要求 1.掌握t检验的SPSS实现方法。 2.熟悉单因素方差分析的SPSS实现方法。 3.了解卡方检验的SPSS的实现方法。二、实验内容提要 1.某医生研究婴儿出生体重和双顶径的数量关系，收集了婴儿出生体重（X,g）和双顶径（Y,mm）数据，分析两者的数量关系。 X 273 299 226 315 294 260 383 273 234 329 302 357 Y 94 88 91 99 93 87 94 93 81 94 94 91 2.某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的销售数据(Y，万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1，万人)、人均可支配收入(X2，元)，数据见reg.sav。试进行统计分析，并预测当X1为5，X2为2000时，Y的值是多少。三、实验步骤针对实验内容提要1：步骤： 1.绘制散点图选着分析→图表构建程序，选择简单散点图，将其拖入画布中，将双顶径拖到y轴，将体重拖入到x轴，点击确定。 2.分析双重量相关

选着分析-相关，选择双变量，将体重和双顶径添加到变量中，点击确定。相关性 X Y X Pearson 相关性 1 .500 显著性（双侧） .098 N 12 12 Y Pearson 相关性 .500 1 显著性（双侧） .098 N 12 12 从散点图上看它们比较散乱，不能认为它们有关系，因为P 值为0.98>0.05,所以认为它们的关联性不大。针对内容提要2. 选着分析-回归-线性，点击保存，选取未标准化，点击确定

spss教程第三章--相关分析与回归模型的建立与分析

第三章相关分析与回归模型的建立与分析相关分析和回归分析是统计分析方法中最重要内容之一，是多元统计分析方法的基础。相关分析和回归分析主要用于研究和分析变量之间的相关关系，在变量之间寻求合适的函数关系式，特别是线性表达式。 ◆本章主要内容： 1、对变量之间的相关关系进行分析（Correlate）。其中包括简单相关分析（Bivariate）和偏相关分析（Partial）。 2、建立因变量和自变量之间回归模型（Regression），其中包括线性回归分析（Linear）和曲线估计（Curve Estimation）。 ◆数据条件：参与分析的变量数据是数值型变量或有序变量。 §3.1 相关分析在SPSS中，可以通过Analyze菜单进行相关分析（Correlate），Correlate菜单如图3.1所示。图3.1 Correlate 相关分析菜单 §3.1.1 简单相关分析两个变量之间的相关关系称简单相关关系。有两种方法可以反映简单相关关系。一是通过散点图直观地显示变量之间关系，二是通过相关系数准确地反映两变量的关系程度。 §3.1.1.1 散点图 SPSS软件的绘图命令集中在Graphs菜单。下面通过例题来介绍具体操作方法。

例1：数据库SY-8中的变量X表示山东省人均国内生产总值，Y表示山东省城镇居民的消费额（资料来源：山东省2003年统计年鉴），现画出散点图来观察两个变量的关联程度。具体操作步骤如下：首先打开数据SY-8，然后单击Graphs Scatter,打开Scatter plot散点图对话框，如图3.2所示。然后选择需要的散点图，图中的四个选项依次是： Simple 简单散点图Matrix 矩阵散点图 Overlay 重叠散点图3-D 三维散点图图3.2 散点图对话框如果只考虑两个变量，可选择简单的散点图Simple，然后点击Define，打开Simple Scatterplot对话框,如图3.3所示。图3.3 Simple Scatterplot对话框选择变量分别进入X轴和Y轴，点击OK后就可以得到散点图，见图3.4。从下面输出的人均国内生产总值与城镇居民消费额的散点图3.4中可以粗略地看出，两个变量之间有强正相关的线性关系。

利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)

线性回归是很重要的一种回归方法，但是线性回归只适用于因变量为连续型变量的情况，那如果因变量为分类变量呢？比方说我们想预测某个病人会不会痊愈，顾客会不会购买产品，等等，这时候我们就要用到logistic回归分析了。Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。继续，确定。然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。

相关分析与回归分析SPSS实现

实验7相关及回归分析SPSS应用