SPSS操作:简单线性回归(史上最详尽的手把手教程)

在医咖会的临床研究与统计分析资源库中,我们深入探讨了如何通过SPSS进行一项关于45-65岁健康男性胆固醇与看电视时间之间关系的简单线性回归分析。这项研究的关键假设涵盖了连续变量的关联性、线性关系、独立性、无异常值、等方差性以及正态残差的检验。

首先,通过绘制散点图,观察到看电视时间和胆固醇浓度呈现出明显的正向线性关系。在SPSS Chart Builder中,我们确认了这种关系,并注意到可能的正相关性,但只有在满足所有假设后,我们才能进行正式的回归分析。

要进行回归分析,我们遵循以下步骤:

1. 选择Analyze → Regression → Linear

2. 设"time_tv"为Independent变量,"cholesterol"为Dependent变量

3. 选中Confidence intervals, Durbin-Watson, Casewise diagnosis

4. 添加ZRESID和ZPRED图,展示残差和标准化预测值的分布

5. Durbin-Watson值接近2,显示独立性,但需考虑研究设计因素

6. 注意到第91例可能的异常值,可能影响独立性判断

7. 残差图和Casewise Diagnostics检查等方差性,均匀分布符合假设

回归结果显示:

- 残差与标准化预测值的分布均匀,无明显偏斜,证明等方差性假设成立。若需修正,可以考虑加权回归或数据转换。

- 回归系数的解释:b0表示截距,b1表示每增加1分钟看电视时间,胆固醇浓度的变化。

回归模型评估:

- R2(决定系数)解释了12.9%的变异,但需注意调整后的R2(Adjusted R2)以考量自变量数量。

- F检验显示模型有统计学意义(P值极小,<0.001)。

回归方程:cholesterol = b0 + (b1 × time_tv),其中b0 = -0.944(P=0.575,非显著),斜率b1=0.037(P<0.001,显著,意味着每增加1分钟看电视时间,胆固醇预计增加0.037mmol/L)。

预测180分钟看电视者胆固醇浓度为5.72 mmol/L,接近平均值。在SPSS中,您可以方便地计算不同时间看电视下的胆固醇预测值及其95%置信区间。

想深入了解如何在SPSS中进行置信区间操作,可以参考医咖会的详细教程。这里只是给出了简要步骤,完整的操作指南请前往医咖会官网获取。

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