Ⅰ 怎樣用spss做回歸分析
以下列數據為例，求合成纖維的強度與拉伸倍數之間是否存在顯著的線性相關關系。
打開spss軟體，錄入數據，然後analyze-regression-linear。
將x（拉伸倍數）點入自變數框，將y（強度）點入因變數框。
點Statistics，進入下列對話框，然後選中Estimates及model fit，最後點continue
點Plots，save，option對話框，不用修改，直接點continue。
點ok，輸出下列結果，
Ⅱ 如何用SPSS做回歸分析
多元線性回歸
1.打開數據，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。
2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數。
3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。
4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。
虛擬變數ABCD四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。
5.選項裡面至少選擇95%CI。
點擊ok。
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Ⅲ 請問SPSS怎麼做線性回歸分析
回歸分析用於研究影響關系情況,實質上就是研究自變數X對因變數Y的影響關系情況。
具體可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，分析步驟如下：
1、上傳數據，選擇線性回歸
配合輸出智能文字分析，可以結合數據進行解讀。
Ⅳ 用SPSS做回歸分析
你把excel的數據直接粘貼到SPSS里，在分析里找回歸分析，分別選自變數和因變數就可以了 比較簡單
Ⅳ 如何用spss做多因素回歸分析
SPSS統計軟體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數之間的關系，運用十分廣泛，按照自變數和因變數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。多因素回歸分析步驟如下：
1、打開SPSS軟體後點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數據文件
Ⅵ 用SPSS要怎麼進行相關分析和回歸分析
1.
可以將被剔除的變數做回歸分析，但如果相關系數過高，可能會產生多重共線性（參數t檢驗無法通過），到時候可以去剔除法或者spss的逐步回歸法做就行
2.
第一個圖是方差分析表，其實意義不需要過多強求，主要看f值對應的sig.（或者p）值即可，當sig<0.05時，表明模型整體擬合效果不錯。否則模型不成立
3.
要明白一點，如果做多元線性回歸，之前的相關系數矩陣，相關性越高，產生多重共線性可能越大（系數t檢驗無法通過），強行將所有變數做回歸也是可以的，但是因為有多重共線性，很多系數的t檢驗的p值大於
0.05。可以採取逐步回歸法進行回歸（spss有該選項），系統會自動剔除變數
建議樓主仔細回顧一下計量經濟學——多元線性回歸和多重共線性相關內容
Ⅶ 如何用spss進行多元回歸分析
1）准備分析數據
在SPSS數據編輯窗口中，創建變數，並輸入數據。再創建分級變數「x1」、「x2」、「x3」、「x4」和「y」，它們對應的分級數值可以在SPSS數據編輯窗口中通過計算產生。
2）啟動線性回歸過程
單擊SPSS主菜單的「Analyze」下的「Regression」中「Linear」項，將打開線性回歸過程窗口。
3) 設置分析變數
設置因變數：用滑鼠選中左邊變數列表中的「[y]」變數，然後點擊「Dependent」欄左邊的向右拉按鈕，該變數就移到「Dependent」因變數顯示欄里。
設置自變數：將左邊變數列表中的「 [x1]」、「 [x2]」、「 [x3]」、「[x4]」變數，選移到「Independent(S)」自變數顯示欄里。
設置控制變數:不使用控制變數，可不選擇任何變數。
選擇標簽變數: 選擇為標簽變數。
選擇加權變數:沒有加權變數，可不作任何設置。
4）回歸方式
預報因子變數是經過相關系數法選取出來的，在回歸分析時不做篩選。因此在「Method」框中選中「Enter」選項，建立全回歸模型。
5）設置輸出統計量
單擊「Statistics」按鈕，將打開對話框。該對話框用於設置相關參數。其中各項的意義分別為：
①「Regression Coefficients」回歸系數選項：
「Estimates」輸出回歸系數和相關統計量。
「Confidence interval」回歸系數的95%置信區間。
「Covariance matrix」回歸系數的方差-協方差矩陣。
選擇「Estimates」輸出回歸系數和相關統計量。
②「Resials」殘差選項：
「Durbin-Watson」Durbin-Watson檢驗。
「Casewise diagnostic」輸出滿足選擇條件的觀測量的相關信息。選擇該項，下面兩項處於可選狀態：
「Outliers outside standard deviations」選擇標准化殘差的絕對值大於輸入值的觀測量；
「All cases」選擇所有觀測量。
提交執行
在主對話框里單擊「OK」，提交執行，結果將顯示在輸出窗口
回歸模型統計量：R 是相關系數；R Square 相關系數的平方，又稱判定系數，判定線性回歸的擬合程度：用來說明用自變數解釋因變數變異的程度（所佔比例）；Adjusted R Square 調整後的判定系數；Std. Error of the Estimate 估計標准誤差。
Ⅷ spss做相關分析和回歸分析
1）准備分析數據
在SPSS數據編輯窗口中，創建變數，並輸入數據。再創建分級變數逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地，它們對應的分級數值可以在SPSS數據編輯窗口中通過計算產生。
2）啟動線性回歸過程
單擊SPSS主菜單的逗Analyze地下的逗Regression地中逗Linear地項，將打開線性回歸過程窗口。
3) 設置分析變數
設置因變數：用滑鼠選中左邊變數列表中的逗[y]地變數，然後點擊逗Dependent地欄左邊的向右拉按鈕，該變數就移到逗Dependent地因變數顯示欄里。
設置自變數：將左邊變數列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地變數，選移到逗Independent(S)地自變數顯示欄里。
設置控制變數:不使用控制變數，可不選擇任何變數。
選擇標簽變數: 選擇為標簽變數。
選擇加權變數:沒有加權變數，可不作任何設置。
4）回歸方式
預報因子變數是經過相關系數法選取出來的，在回歸分析時不做篩選。因此在逗Method地框中選中逗Enter地選項，建立全回歸模型。
5）設置輸出統計量
單擊逗Statistics地按鈕，將打開對話框。該對話框用於設置相關參數。其中各項的意義分別為：
①逗Regression Coefficients地回歸系數選項：
逗Estimates地輸出回歸系數和相關統計量。
逗Confidence interval地回歸系數的95%置信區間。
逗Covariance matrix地回歸系數的方差-協方差矩陣。
選擇逗Estimates地輸出回歸系數和相關統計量。
②逗Resials地殘差選項：
逗Durbin-Watson地Durbin-Watson檢驗。
逗Casewise diagnostic地輸出滿足選擇條件的觀測量的相關信息。選擇該項，下面兩項處於可選狀態：
逗Outliers outside standard deviations地選擇標准化殘差的絕對值大於輸入值的觀測量；
逗All cases地選擇所有觀測量。
提交執行
在主對話框里單擊逗OK地，提交執行，結果將顯示在輸出窗口
回歸模型統計量：R 是相關系數；R Square 相關系數的平方，又稱判定系數，判定線性回歸的擬合程度：用來說明用自變數解釋因變數變異的程度（所佔比例）；Adjusted R Square 調整後的判定系數；Std. Error of the Estimate 估計標准誤差。
Ⅸ spss怎麼做線性回歸分析
統計可以用很科學很復雜的方式去處理，也可以簡單化的處理，主要看你數據的用途，如果不是需要發表論文之類，可以按以下簡單方式來操作，spss的回歸過程，已經包含了驗證。 1、在spss里把A、B、C、D四個變數對應的數據錄入好。 2、點analyze--regession--linear，在彈出框里，把變數D選定在dependent里，其他3個因子選到independent里。method里就用默認的enter。如果不需要看其他統計或驗證的，直接點ok。結果里，R值就是回歸的決定系數，代表各變數能解析因變