关于回归分析的选择 大神求助 急！ 关于SPSS回归分析的问题~~急！拜托！！

\u5173\u4e8e\u7528SPSS\u505a\u56de\u5f52\u5206\u6790\uff0c\u5927\u795e\u8bf7\u8fdb\uff01\u6025\uff01\uff01\uff01\u6025\uff01\uff01\uff01\u6025\uff01\uff01\uff01

analyze->regression
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回归有很多种，回归研究X对于Y的影响，至于回归方法的选择上，关键在于因变量Y的数据类型，如果Y是离散数据，则统一应该使用logistic回归，但具体logistic回归又分成三种类型。

如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。

还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。

模型可行:因为R和R方还是比较大的，说明变量相关性和解释度都高;回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高。
关于系数:系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度。每个自变量对于因变量的影响肯定是不同的，因此系数有大有效自然是正常的。他们的差值并不说明问题。而且两个自变量的t检验的概率值都显著，说明系数是合理的。
如果认为回归的模型与经验或理论完全不同，建议:1.增加样本数量2.尝试一下非线性模型，比较他们的效果，选择效果最优的模型。

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