Ⅰ 怎样用spss做回归分析
以下列数据为例，求合成纤维的强度与拉伸倍数之间是否存在显著的线性相关关系。
打开spss软件，录入数据，然后analyze-regression-linear。
将x（拉伸倍数）点入自变量框，将y（强度）点入因变量框。
点Statistics，进入下列对话框，然后选中Estimates及model fit，最后点continue
点Plots，save，option对话框，不用修改，直接点continue。
点ok，输出下列结果，
Ⅱ 如何用SPSS做回归分析
多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
Ⅲ 请问SPSS怎么做线性回归分析
回归分析用于研究影响关系情况,实质上就是研究自变量X对因变量Y的影响关系情况。
具体可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，分析步骤如下：
1、上传数据，选择线性回归
配合输出智能文字分析，可以结合数据进行解读。
Ⅳ 用SPSS做回归分析
你把excel的数据直接粘贴到SPSS里，在分析里找回归分析，分别选自变量和因变量就可以了 比较简单
Ⅳ 如何用spss做多因素回归分析
SPSS统计软件可以用来做许多数据分析，回归分析就是其中之一。回归分析就是探索两种及其以上变量之间的关系，运用十分广泛，按照自变量和因变量之间的函数关系类型可以分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析不仅可以分析数据，更可以用来预测一些数据的发展情况，从而应用非常广泛。多因素回归分析步骤如下：
1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件
Ⅵ 用SPSS要怎么进行相关分析和回归分析
1.
可以将被剔除的变量做回归分析，但如果相关系数过高，可能会产生多重共线性（参数t检验无法通过），到时候可以去剔除法或者spss的逐步回归法做就行
2.
第一个图是方差分析表，其实意义不需要过多强求，主要看f值对应的sig.（或者p）值即可，当sig<0.05时，表明模型整体拟合效果不错。否则模型不成立
3.
要明白一点，如果做多元线性回归，之前的相关系数矩阵，相关性越高，产生多重共线性可能越大（系数t检验无法通过），强行将所有变量做回归也是可以的，但是因为有多重共线性，很多系数的t检验的p值大于
0.05。可以采取逐步回归法进行回归（spss有该选项），系统会自动剔除变量
建议楼主仔细回顾一下计量经济学——多元线性回归和多重共线性相关内容
Ⅶ 如何用spss进行多元回归分析
1）准备分析数据
在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。
2）启动线性回归过程
单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。
3) 设置分析变量
设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。
设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。
设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。
选择标签变量: 选择为标签变量。
选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。
4）回归方式
预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。
5）设置输出统计量
单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：
①“Regression Coefficients”回归系数选项：
“Estimates”输出回归系数和相关统计量。
“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。
“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。
选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。
②“Resials”残差选项：
“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。
“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：
“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；
“All cases”选择所有观测量。
提交执行
在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口
回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。
Ⅷ spss做相关分析和回归分析
1）准备分析数据
在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。
2）启动线性回归过程
单击SPSS主菜单的逗Analyze地下的逗Regression地中逗Linear地项，将打开线性回归过程窗口。
3) 设置分析变量
设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的逗[y]地变量，然后点击逗Dependent地栏左边的向右拉按钮，该变量就移到逗Dependent地因变量显示栏里。
设置自变量：将左边变量列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地变量，选移到逗Independent(S)地自变量显示栏里。
设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。
选择标签变量: 选择为标签变量。
选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。
4）回归方式
预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在逗Method地框中选中逗Enter地选项，建立全回归模型。
5）设置输出统计量
单击逗Statistics地按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：
①逗Regression Coefficients地回归系数选项：
逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。
逗Confidence interval地回归系数的95%置信区间。
逗Covariance matrix地回归系数的方差-协方差矩阵。
选择逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。
②逗Resials地残差选项：
逗Durbin-Watson地Durbin-Watson检验。
逗Casewise diagnostic地输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：
逗Outliers outside standard deviations地选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；
逗All cases地选择所有观测量。
提交执行
在主对话框里单击逗OK地，提交执行，结果将显示在输出窗口
回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。
Ⅸ spss怎么做线性回归分析
统计可以用很科学很复杂的方式去处理，也可以简单化的处理，主要看你数据的用途，如果不是需要发表论文之类，可以按以下简单方式来操作，spss的回归过程，已经包含了验证。 1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好。 2、点analyze--regession--linear，在弹出框里，把变量D选定在dependent里，其他3个因子选到independent里。method里就用默认的enter。如果不需要看其他统计或验证的，直接点ok。结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变