《SPSS数据分析—多重线性回归》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPSS数据分析—多重线性回归（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、分析一回归一线性只有一个自变量和因变量的线性回归称为简单线性回归，但是实际上，这样单纯 的关系在现实世界中几乎不存在，万事万物都是互相联系的，一个问题的产生必 定多种因素共同作用的结果。对于有多个自变量和一个因变量的线性回归称为多重线性回归，有的资料上称为 多元线性回归，但我认为多元的意思应该是真的因变量而非自变量的，而且多重 共线性这个说法，也是针对多个自变量产生的，因此我还是赞同叫做多重线性回 归。多重线性回归是适用条件和简单线性回归类似，也是自变量与因变量之间存在线 性关系、残差相互独立、残差方差齐性，残差呈正态分布，但是由于自变量多于 1个，因此还需要要求自变量之间不存在相关性，即不存
2、在多重共线性，但是完 全不存在相关的两个变量是不存在的，因此条件放宽为只要不是强相关性，都可 以接受。多重线性回归在SPSS中的操作过程和简单线性回归一样，只是设置的内容多了 一些，并且由于考察的信息较多，建议设定分析步骤，常用的步骤为 1绘制散点图，判断是否存在线性趋势2.初步建模，包括设定变量筛选方法3残差分析，分析建模之后的残差的正态性，独立性，方差齐性等问题4.强影响点和多重共线性的判断5根据以上分析结果修正模型，并重复3-4,直到模型达到最优效果本例研究的是猪的按肉 量和三个部位肉量的关 系，因变量共能选入一 个，而自变量可以納入 务个，在自变量选择 上，根振专业经验.我 们认为这些
3、自变量都比 较重要，因此变量的筛 选方法选择向后法4怙计店,淞V DurtpriWalfQnCU)4个跖滴0嚴鞫佥需/慣世财舍度(囲耗方鼻化燼I罐14班仔相关珂輛关誉 刚画盛和标建迤在藐计量按钮中，除了 默认的估计和模型拟合 度之外，我们再选择共 线性诊断、Durbin- Tat som 个案逡断，逮 三个的件用分别是，判 断共钱性、捡查残羞的 独立性以及强影晌点的 判断DEPENDMT dIPRED RLSID PRESID YDJF RED *SRESID *SDRESIDi(n2RESIDN祁503凹7正总載車曲回在绘制按钮中，主要是输岀强差的统 计團，養fl选择直方團和正态抚率 團，也
4、可以很据左侧的统计量鮭制散 点團，左侧统计董依次为= DEPENDNT:因变量*ZPEED：标准化孫测值ZRESID:标准化残差*DKESID:|除的残差 *ADJPKED：1S整的残差*SKES HD: Student 3* SDR1S ID: St udent d 除残差 本例我fl在X轴选择标准化预测值，T 轴选择标准化残差并选择标准化残 差的直方團和正去槪率團nourr iriii n ek rrit mr4j仲un翔a e(ei册iwHflnrriitfQgi i MHfMi 勸 IH illiiin) at1OIKt世2J4M4Hhllr!&J AJHu ftH7 ir止tn方 祁
5、耳屯卑耳梅iT邑虫.攀拒(tel：宴:imcBj暑如EEHUk峡*卜:GrQflArLlBW-tt flL. t*UM3吐 EMVrKT/m7-rmiKaE-c保存按钮用来将一些分 析结果保存在数JE中， 以便后续分析，在此我 们不做选择L i ms J Werti J选择按粗用菲设置变量 筛选的察件以及是否 在模型中包含常量，并 且可且对缺失值进行处 理.在此我们选择默认 即可齿进舟法荷准 inanB懾用17的陛塹.砸久亘區二1刪除曲| 使用 F（a（v）進人砂 |3.84 8W（AJ- 12.71M在等式申包含章盘3 r撼失値憧列険挨降令案也）按时拂除*索世）也陲用坷値 W（R）imT|w
6、 j辆入的变莹移上的变量1膜肉量，肛脚面 乩膿肉量b輸入向石C传则：F- to-re move =.1M的槪输入zl萝逊晌銮量3a因疫量:瘦肉量d已辅入所有请求的变量FtRrMS供骨一| L：rDurbin- Watson1.917*.041S19,462492Alt1*，咖,45?1123se広婕汇电&3. . ：1 .-K （.軽口”面厂.甘內匕函训变：（常矍）.牌芮童舉白号c.B .量浄內量结果中，首先看到筛选 变量摘要，因为我们选 择的是向后筛选法.首 先将所有变量纳入模型 中.结果中首先显示輪 入三个变量.其横可以 看到，最终将肌肉面积 这个变量移除了，因为 它超过了我们设定的概 率
7、值不能大于01的范 围其次鸯甜的结果是模塞汇总，可以看 出有两冲模型，-冲是三冲变莹全部 选入时的模塞，一卒是朝除肌肉面积 变量后的模型，可见，副除该变量之 后，R方有所降低，世是迴樂R方塔 大，说明則除之后的模理比之甫的真 奸，而且标准误差也有所降低D-Ife 螫值在说明残差独立性良好f念I。1回门鱼计23.32 A14W28,?15321217JI41.21437.124.00 ob2曲;1总计2373$57 728.31222汩11朋9.20857054.000tUWNil3 S量门鶴模型的整体方差检验显 示，两个模型均有统计 学意义，井且回归部分 的数值也相差不大mil非h周匕帛萃、.
8、d栉tSig. |r-. &0$ 專V1F憚fiITlTW!Ml.01?1 743.030ASTAgd 甫血.6339豹1.DvnJO71J70.?2G7.671JV145Wftfi1i.93651I33513.T7-I.0D1.0?1147笛门i11001 33227306339004533ODD8S41131样鬥.r5.5CI2.3563.93D.001.6541131Jf-ffi3a a a *!模塑至数表显示，m 肉面取这个变童没有 毓计学意将其則 除N后，其余变重的 系数值并未发生巨大 变化，后紫的容羞和 TF值为共绪性统计 量，客差越接近01. IF值越接近亦说明 共线性越严重从本 例情况来看，问题不I1QJ冃 Lili冊宇弓1srtHHWf鬥面，vrafi11ws1.0.AftM帕2.01013 6=99h(J2.99J205.003KSJM.OS.01je.514血49454-3V.00Vi212.995l.frDD.00.DO.时ZQQ33(X508Mi7，軸1M2.82f3.(M后续的结果也是共绘性的诊断，从特 征值指标兼看.除了第一维之外.其 余的均比较接近，而第一维柞为第一 亍主战分，值很大时正當的.第二个 指标拿件索引显示，笫二、三主威分 均丈于了0,说明可能有在共蛭性，笫 三个指标方差比例，如果有变量的值 比较接近，说明这两亍变童之阿可能 存在并线性
