spss实验四、实验步骤.doc

PAGE

PAGE2

实验四：SPSS一元线性相关回归分析预测

为了了解某地母亲身高x与女儿身高Y的相关关系，随机测得10对母女的身高如下表所示：

画出x、Y散点图，观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点；

试对x与Y进行一元线性回归分析，列出一元线性回归预测模型；

预测当母亲身高为161cm时女儿的身高？

画出x、Y散点图，观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点；

[实验步骤]

（1）在数据编辑窗口中打开“母女身高.sav”。

（2）选择菜单：

【图形】→【旧对话框】→【散点/点状】

（3）出现下面的对话框。

（4）点击【简单分布】按钮，出现下面对话框。

（5）将变量“女儿身高”、“母亲身高”依次选入Y轴与X轴，单击【确定】按钮即可。

试对x与Y进行一元线性回归分析，列出一元线性回归预测模型；

[实验步骤]

（1）在数据编辑窗口中打开“母女身高.sav”。

（2）选择菜单：

【分析】→【回归】→【线性】

（3）这时将出现以下对话框，在左侧变量框中选择“女儿身高”，单击右向按钮，选入右侧上方的“因变量”框中，作为模型的被解释变量。再选择“母亲身高”，单击右向按钮，选入右侧下方的“自变量”框中，作为模型的解释变量。

（4）单击【统计量】按钮，弹出“线性回归：统计量”对话框，如下图所示。在“回归系数”框中选择“估计”。

（5）单击【继续】按钮回到线性回归分析对话框。单击【绘制】按钮，打开“线性回归分析：图形”对话框，如下图所示。从左边变量框中选择变量决定绘制何种散点图，这里分别把因变量（DEPENDNT）和标准化残差（ZRESID）选为Y和X轴来进行绘图，通过观察残差图我们可以验证回归模型是否符合经典回归模型的基本假设。

（6）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击【保存】按钮，打开“线性回归分析：保存”对话框，如下图所示。选择此对话框的选项，可决定将预测值、残差或其他诊断结果值作为新变量保存于当前工作文件或是保存到新文件。在“预测值”框中选择“标准化”和“未标准化”的预测值。

（7）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击【选项】按钮，打开“线性回归分析：选项”对话框，如下图所示。按图所示进行选择。

（8）以上全部设置完毕后单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。然后单击【确定】按钮，进入计算分析，计算机运行完毕后得到结果。

预测当母亲身高为161cm时女儿的身高？

可根据“2”中的输出结果得到预测模型并计算出预测值。