用SPSS做回归分析,求帮忙。。。

\u5982\u4f55\u7528spss\u505a\u56de\u5f52\u5206\u6790

\u8981\u505a\u7684\u5185\u5bb9\u5f88\u591a\u4e86\uff0c\u9664\u4e86\u6b63\u6001\u6027\u3001\u6b8b\u5dee\u5206\u5e03\u60c5\u51b5\uff0c\u8fd8\u8981\u8ba1\u7b97\u591a\u91cd\u5171\u7ebf\u6027\uff0c\u7136\u540e\u5f97\u5230\u6a21\u578b\uff0c\u53ef\u80fd\u8fd8\u8981\u505a\u9884\u6d4b
\u6211\u66ff\u522b\u4eba\u505a\u8fd9\u7c7b\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u86ee\u591a\u7684

\u7ed9\u4f60\u4e3e\u4e2a\u4f8b\u5b50\u6765\u8bf4\u660e\u5427
\u5de6\u8868\u7684\u6570\u636e\u662f\u5bf9\u6570\u5e74\u6765\u56fd\u5185\u65c5\u6e38\u8005\u7684\u65c5\u6e38\u82b1\u8d39\u4e0e\u81ea\u7531\u81ea\u914d\u6536\u5165\u3001\u95f2\u6687\u65f6\u95f4\u7684\u8c03\u67e5\u6570\u636e\u3002\uff08\u6570\u636e\u662f\u5047\u8bbe\u7684\uff09
\u76ee\u7684\uff1a\u8bd5\u8fdb\u884c\u591a\u91cd\u56de\u5f52\u5206\u6790\uff0c\u6c42\u51fa\u56de\u5f52\u65b9\u7a0b\u5f0f\uff0c\u6765\u5e74\u82e5\u95f2\u6687\u65f6\u95f4\u6ca1\u6709\u53d8\u5316\uff0c\u4f46\u81ea\u7531\u81ea\u914d\u6536\u5165\u8f83\u4e4b\u4eca\u5e74\u5c06\u4f1a\u589e\u52a010%\uff0c\u90a3\u4e48\u4eba\u7684\u65c5\u6e38\u82b1\u8d39\u5c06\u4f1a\u4f7f\u591a\u5c11\u5219\u5b83\u7684\u8425\u4e1a\u6536\u5165\u5c06\u4f1a\u662f\u591a\u5c11\uff1f
24.
\u5e74\u5ea6 \u65c5\u6e38\u6d88\u8d39 \u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165 \u95f2\u6687\u65f6\u95f4
2000 678 30.6 69.7
2001 703 42.2 71.3
2002 720 41.0 77.6
2003 743 52.6 81.0
2004 762 61.8 78.7
2005 768 62.3 76.3
2006 775 63.5 79.6
2007 796 65.3 78.9
2008 803 70.0 80.0
\u8fd9\u91cc\u5148\u505a\u4e00\u4e2a\u76f8\u5173\u6027\u7684\u5206\u6790\uff0c\u53ef\u4ee5\u770b\u51fa\u65c5\u6e38\u6d88\u8d39\u8ddf\u5e74\u5ea6\u548c\u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165\u90fd\u6709\u5f88\u5f3a\u7684\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\uff0c\u53ef\u4ee5\u77e5\u9053\u65c5\u6e38\u6d88\u8d39\u9664\u4e86\u8ddf\u6536\u5165\u6709\u5173\u4e4b\u5916\uff0c\u968f\u7740\u5e74\u5ea6\u7684\u589e\u957f\uff0c\u4eba\u4eec\u6d88\u8d39\u610f\u8bc6\u548c\u751f\u6d3b\u6c34\u5e73\u7684\u63d0\u5347\uff0c\u65c5\u6e38\u6d88\u8d39\u4f1a\u6709\u4e00\u4e2a\u5185\u5728\u7684\u589e\u957f\uff0c\u8fd9\u4e2a\u589e\u957f\u4e0d\u53d7\u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165\u5f71\u54cd\u3002
\u63a5\u4e0b\u6765\u505a\u4e00\u4e2a\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u3002\u7ed3\u679c\u5982\u4e0b\uff1a

\u6a21\u578b\u6458\u8981
\u6a21\u578b R R \u65b9 \u8c03\u6574\u7684 R \u65b9 \u4f30\u8ba1\u7684\u6807\u51c6\u5dee
1 .997a .994 .991 4.027
a. \u9884\u6d4b\u53d8\u91cf:(\u5e38\u91cf), \u95f2\u6687\u65f6\u95f4, \u5e74\u5ea6, \u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165\u3002

\u7cfb\u6570(a)
\u975e\u6807\u51c6\u5316\u7cfb\u6570 \u6807\u51c6\u5316\u7cfb\u6570
\u6a21\u578b B \u6807\u51c6\u8bef Beta t \u663e\u8457\u6027
1 \uff08\u5e38\u91cf\uff09 -16301.485 3364.382 -4.845 .005
\u5e74\u5ea6 8.432 1.688 .545 4.995 .004
\u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u51651.187 .362 .378 3.281 .022
\u95f2\u6687\u65f6\u95f4 1.167 .559 .109 2.090 .091
a. \u56e0\u53d8\u91cf: \u65c5\u6e38\u6d88\u8d39

\u4ece\u6a21\u578b\u6458\u8981\u4e2d\u53ef\u4ee5\u77e5\u9053R\u65b9\u503c\u4e3a0.994\uff0c\u8bf4\u660e\u8be5\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u53ef\u4ee5\u89e3\u91ca99.4%\u7684\u6837\u672c\uff0c\u5df2\u7ecf\u975e\u5e38\u9ad8\u4e86\u3002
\u4ece\u7cfb\u6570\u8868\u4e2d\u53ef\u4ee5\u77e5\u9053\uff0c\u5e38\u91cf\u3001\u5e74\u5ea6\u3001\u6536\u5165\u7684\u663e\u8457\u6027\u90fd\u6bd4\u8f83\u5f3a\uff0c\u53ef\u4ee5\u63a5\u53d7\uff0c\u95f2\u6687\u65f6\u95f4\u7684\u663e\u8457\u6027\u5c31\u6bd4\u8f83\u4f4e\uff0c\u53ef\u4ee5\u8003\u8651\u628a\u95f2\u6687\u65f6\u95f4\u8fd9\u4e2a\u53d8\u91cf\u5254\u9664\u3002
\u7b2c\u4e00\u6b21\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u4e3a\uff1a
\u65c5\u6e38\u6d88\u8d39=-16301.485 + 8.432*\u5e74\u5ea6 + 1.187*\u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165 + 1.167*\u95f2\u6687\u65f6\u95f4

\u628a\u95f2\u6687\u65f6\u95f4\u5254\u9664\u540e\u518d\u505a\u4e00\u6b21\u56de\u5f52\u5206\u6790\uff0c\u7ed3\u679c\u5982\u4e0b\uff1a

\u6a21\u578b\u6458\u8981
\u6a21\u578b R R \u65b9 \u8c03\u6574\u7684 R \u65b9 \u4f30\u8ba1\u7684\u6807\u51c6\u5dee
1 .995a .989 .986 5.031
a. \u9884\u6d4b\u53d8\u91cf:(\u5e38\u91cf), \u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165, \u5e74\u5ea6\u3002

\u7cfb\u6570(a)
\u975e\u6807\u51c6\u5316\u7cfb\u6570 \u6807\u51c6\u5316\u7cfb\u6570
\u6a21\u578b B \u6807\u51c6\u8bef Beta t \u663e\u8457\u6027
1 \uff08\u5e38\u91cf\uff09 -16381.422 4203.201 -3.897 .008
\u5e74\u5ea6 8.510 2.108 .550 4.036 .007
\u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u51651.433 .427 .457 3.352 .015
a. \u56e0\u53d8\u91cf: \u65c5\u6e38\u6d88\u8d39

R\u65b9\u4e3a0.989\uff0c\u62df\u5408\u5ea6\u5f88\u9ad8\uff0c\u53ef\u4ee5\u63a5\u53d7\u3002
\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u4e3a\uff1a \u65c5\u6e38\u6d88\u8d39=-16381.422 + 8.510*\u5e74\u5ea6 + 1.433*\u81ea\u7531\u652f\u914d\u6536\u5165
\u7b2c\u4e8c\u6b21\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u6240\u6709\u7cfb\u6570\u663e\u8457\u6027\u90fd\u5f88\u5f3a\uff0c\u53ef\u4ee5\u63a5\u53d7\u3002\u7b2c\u4e00\u4e2a\u6a21\u578b\u548c\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u6a21\u578b\u62df\u5408\u5ea6\u90fd\u975e\u5e38\u9ad8\uff0c\u4e24\u4e2a\u90fd\u53ef\u4ee5\u63a5\u53d7\uff0c\u770b\u4f60\u559c\u6b22\u54ea\u4e2a\u3002

\u6765\u5e74\u6536\u5165\u589e\u52a010%\u7684\u8bdd\uff0c\u8bb0\u4f4f\u8fd8\u8981\u52a0\u4e0a\u5e74\u5ea6\u7684\u5f71\u54cd\u3002

你好,你这个解释的很清楚啊,这篇文章的意思是说你先做个因子分析,提取出因子以后再用这因子做回归分析。就是这样。如果不会因分话,你可以翻一下我以前的回答记录,我记得有一个里边我很详细的讲了怎么做因子分析。如果还是不会的话,请追问哦。
ppv课,大数据培训专家,最专业的大数据平台,免费spss,sas视频,应有尽有哦。想学好spss,就来ppv课。

可以找我做数据分析

  • 濡備綍鐢╯pss杩涜閫夋嫨鍥炲綊鍒嗘瀽?
    绛旓細1銆佹墦寮SPSS杞欢锛鐒跺悗鎵撳紑涓浠借杩涜璁$畻浜や簰椤圭殑鏁版嵁琛ㄣ2銆佸湪鍔熻兘鏍忎腑鐐瑰嚮銆愯浆鎹-璁$畻鍙橀噺銆戙3銆佹帴鐫瑕佹坊鍔犱竴涓柊鐨勫彉閲忓悕绉帮紝鐐瑰嚮涓嬫柟鐨勩愮被鍨嬩笌鏍囩銆戯紝杈撳叆涓涓爣绛惧悕绉般4銆佹妸瑕佽繘琛岀浉涔樼殑鍙橀噺鏀惧湪缂栬緫鍏紡妗嗕腑銆5銆佺劧鍚庡埄鐢ㄨ绠楀櫒閿洏鐩存帴杩涜涓や釜鍙橀噺鐩镐箻銆6銆佹渶鍚庡嵆鍙湅鍒版柊澧炵殑鍙橀噺锛屾柊澧炴ā...
  • 濡備綍鐢⊿PSS杩涜绾挎鍥炲綊鍒嗘瀽?
    绛旓細1銆侀鍏堟墦寮涓浠借杩涜绾挎у洖褰掑垎鏋愮殑SPSS鏁版嵁锛岀劧鍚庣偣鍑汇愬垎鏋-鍥炲綊-绾挎с戙2銆佺劧鍚庡湪鎵撳紑鐨勭獥鍙d腑锛屽皢鍥犲彉閲忓拰鑷彉閲忓垎鍒斁鍏ョ浉搴旂殑妗嗕腑锛屽涓嬪浘鎵绀恒3銆佹帴鐫鍙互杩涜閫夋嫨鍙橀噺锛屽嵆瀵瑰彉閲忚繘琛岀瓫閫夛紝骞跺埄鐢ㄥ彸渚х殑鈥滆鍒欌濇寜閽缓绔嬩竴涓夋嫨鏉′欢锛岃繖鏍凤紝鍙湁婊¤冻璇ユ潯浠剁殑璁板綍鎵嶈兘杩涜鍥炲綊鍒嗘瀽銆4銆佹帴鐫鐐...
  • 鐢⊿PSS鎬庝箞鍋氬洖褰掑垎鏋
    绛旓細1銆佹墦寮SPSS杞欢鍚庣偣鍑诲彸涓婅鐨勩愭墦寮鏂囦欢鎸夐挳銆戞墦寮浣犻渶瑕佸垎鏋愮殑鏁版嵁鏂囦欢 2銆佹帴涓嬫潵灏辨槸寮濮鍋氬洖褰掑垎鏋寤虹珛妯″瀷锛岀爺绌跺叾鍙樺寲瓒嬪娍锛屽洜涓哄洖褰掑垎鏋愬垎涓虹嚎鎬у洖褰掑拰闈炵嚎鎬鍥炲綊锛鍒嗘瀽瀹冧滑鐨勫姙娉曟槸涓嶅悓鐨勶紝鎵浠ュ厛瑕佹妸鎻″畠浠殑鍙樺寲瓒嬪娍锛屽彲浠ョ敾鏁g偣鍥撅紝鐐瑰嚮銆愬浘褰---銆愭棫瀵硅瘽妗嗐---銆愭暎鐐/鐐圭姸銆3銆侀夋嫨...
  • 鍥炲綊鍒嗘瀽spss姝ラ
    绛旓細姝ラ涓锛氭暟鎹噯澶 鍦杩涜鍥炲綊鍒嗘瀽涔嬪墠锛岄鍏堥渶瑕佺‘淇濅綘鐨勬暟鎹凡缁忔纭緭鍏ュ埌SPSS涓紝骞朵笖宸茬粡杩涜浜嗛傚綋鐨勬竻娲楀拰棰勫鐞嗐傛暟鎹竻娲楀彲鑳藉寘鎷鐞嗙己澶卞笺佸紓甯稿煎拰閲嶅鍊硷紝浠ュ強鍙兘鐨勬暟鎹浆鎹紙渚嬪锛屽鏁拌浆鎹互婊¤冻绾挎у洖褰掔殑鍋囪锛夈傜‘淇濅綘鐨勫洜鍙橀噺锛堥氬父鏄綘鎯宠棰勬祴鐨勫彉閲忥級鍜岃嚜鍙橀噺锛堢敤浜庨娴嬪洜鍙橀噺鐨勫彉閲忥級...
  • 鎬庢牱鐢╯pss鍋氬洖褰掑垎鏋
    绛旓細浠ヤ笅鍒楁暟鎹负渚锛屾眰鍚堟垚绾ょ淮鐨勫己搴︿笌鎷変几鍊嶆暟涔嬮棿鏄惁瀛樺湪鏄捐憲鐨勭嚎鎬х浉鍏冲叧绯汇傛墦寮spss杞欢锛屽綍鍏ユ暟鎹紝鐒跺悗analyze-regression-linear銆傚皢x锛堟媺浼稿嶆暟锛夌偣鍏ヨ嚜鍙橀噺妗嗭紝灏唝锛堝己搴︼級鐐瑰叆鍥犲彉閲忔銆傜偣Statistics锛岃繘鍏ヤ笅鍒楀璇濇锛岀劧鍚庨変腑Estimates鍙妋odel fit锛屾渶鍚庣偣continue 鐐筆lots锛宻ave锛宱ption瀵硅瘽妗嗭紝涓嶇敤...
  • 绾挎鍥炲綊鍒嗘瀽spss姝ラ
    绛旓細绗竴姝ワ細鎵撳紑鏁版嵁鏂囦欢 棣栧厛锛屼綘闇瑕佸湪SPSS涓墦寮浣犵殑鏁版嵁鏂囦欢銆傝繖閫氬父鏄竴涓.sav鎴.csv鏍煎紡鐨勬枃浠讹紝鍏朵腑鍖呭惈浜嗕綘瑕佸垎鏋愮殑鎵鏈夋暟鎹備綘鍙互閫氳繃鐐瑰嚮SPSS鐣岄潰涓婄殑“鏂囦欢”鑿滃崟锛岀劧鍚庨夋嫨“鎵撳紑”->“鏁版嵁”鏉ユ墦寮浣犵殑鏁版嵁鏂囦欢銆傜浜屾锛氶夋嫨鍥炲綊鍒嗘瀽鍔熻兘 鍦⊿PSS涓紝绾挎...
  • 璇烽棶鎬庝箞鐢╯pss鍋氬洖褰掑垎鏋?
    绛旓細LSLOG(Y)CLOG(X)锛屽湪绋嬪簭涓婇潰鐨勪竴琛岀┖鐧藉銆傝繕鏈夊湪涓浜涙楠屼腑锛屾瘮濡傝嚜鐩稿叧銆佸紓鏂瑰樊绛夌浉鍏崇殑妫楠屼腑锛岄兘闇瑕佺煡閬撴畫宸殑缁撴瀯淇℃伅锛岄渶瑕佸仛杈呭姪鍥炲綊銆傚湪鑱旂珛鏂圭▼缁勬ā鍨嬩腑锛屼娇鐢宸ュ叿鍙橀噺娉/3step-ls绛夋柟娉曟椂锛屽叾绗竴闃舵鐨勪及璁′篃鍙互鐪嬩綔鏄仛鐨勮緟鍔╁洖褰掋傚伐鍏/鏉愭枡锛欵views杞欢锛岀數鑴戞墦寮鐢佃剳锛屾闈㈡壘鍒癊...
  • 鎬庢牱鐢╯pss鍋氬洖褰掑垎鏋?
    绛旓細涓銆佸湪spss涓噯澶囧ソ鏁版嵁锛岀劧鍚庡湪鑿滃崟鏍忎笂鎵ц锛歛nalyse--regression--2stages least squares銆備簩銆佹墦寮浜岄樁瀵硅瘽妗嗭紝濡傚浘鎵绀猴紝灏嗚嚜鍙橀噺鍜屽洜鍙橀噺鏀惧叆鍚勮嚜鐨勫璇濇锛岃繖閲屽拰绠鍗曠嚎鎬鍥炲綊鍗佷竴鏍风殑銆備笁銆佹帴鐫锛屽拰绠鍗曠嚎鎬у洖褰掍笉鍚岀殑灏辨槸鎴戜滑瑕佹斁鍏ュ伐鍏峰彉閲忥紝涔熷氨鏄涓婇潰鐨勫彈鏁欒偛骞撮檺杩涜棰勬祴鐨勫彉閲忥紝杩欎釜鍙橀噺...
  • 濡備綍鐢╯pss鍋氬洖褰掑垎鏋?
    绛旓細1銆丷鏂瑰兼槸璇勪环鐨勪富瑕佹寚鏍囷紝F鍊硷紝t鍊兼槸涓や釜妫楠岋紝涓鑸灏忎簬0.05锛孎鍜宼鐨勬樉钁楁ч兘鏄0.05銆2銆丗鏄柟宸楠岋紝鏁翠釜妯″瀷鐨勫叏灞妫楠岋紝鐪嬫嫙鍚堟柟绋嬫槸鍚︽湁鎰忎箟T鍊兼槸瀵规瘡涓嚜鍙橀噺杩涜涓涓帴涓涓殑妫楠岋紙logistic鍥炲綊锛夛紝鐪嬪叾beta鍊硷紝鍗冲洖褰掔郴鏁版槸鍚︽湁鎰忎箟F鍜孴鐨勬樉钁楁у潎涓0锛05锛屽洖褰掑垎鏋鍦ㄧ瀛︾爺绌堕鍩熸槸...
  • 鎬庝箞鍒╃敤spss杩涜绾挎鍥炲綊鍒嗘瀽?
    绛旓細1銆侀鍏堝湪鏁版嵁瑙嗗浘绐楀彛缂栬緫鍏ユ暟鎹紝鍦ㄥ彉閲忚鍥剧獥鍙杩涜缂栬緫锛屾牴鎹瘡涓彉閲忓痉 绫诲瀷锛屽搴︾瓑灞炴ц繘琛岃緭鍏ワ紝濡傚浘鎵绀恒2銆佺劧鍚庣偣鍑汇鍒嗘瀽銆-銆鍥炲綊銆戙愮嚎鎬銆戝嵆鍙嚭鐜颁笅鍥俱3銆佹帴鐫閫夋嫨鍙宠竟鐨勩愮粺璁¢噺銆-閫夋嫨鍑洪渶瑕佺殑缁熻鍒嗘瀽鏁版嵁锛岀劧鍚庣偣鍑荤户缁--鍜岀‘瀹氥4銆佽繖鏄竴涓熀鏈殑杈撳嚭缁撴灉鐨勭晫闈俊鎭紝杩欎簺淇℃伅浼...
  • 扩展阅读:spss数据标准化处理 ... 如何用spss做ols回归 ... spss回归分析负相关 ... 用spss做回归分析图 ... spss数据分析实例详解 ... 修改原始数据会被发现吗 ... 用spss做岭回归的步骤 ... spss做多元回归分析 ... 如何用spss做毒力回归方程 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网