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多元线性回归

线性回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。回归分析的任

务就是通过样本数据推算回归方程并检验方程是否成立。SPSS的线性回归分析功能被集中

在Statistics菜单的Regression==liner

Linear过程

一、简单线性回归的基本操作

调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据

需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。下例为二元线性

回归分析

例某地一年级12名女大学生与肺活量的数据如下，试计算分析他们的关系。

体重（kg）424246464650505052525858

肺活量（L）2.552.202.752.402.802.813.413.103.462.853.503.00

1、建立数据文件如图：

2、界面详解

在菜单中选择Regression==liner，系统弹出线性回归对话框如下：

除了大家熟悉的内容以外，里面还出现了一些特色框或按钮。

【Dependent框】

用于选入回归分析的应变量：肺活量。

【Block按钮组】

由Previous和Next两个按钮组成，用于将下面Independent框中选入的自变量分组。由于多

元回归分析中自变量的选入方式有前进、后退、逐步等方法，如果对不同的自变量选入的方

法不同，则用该按钮组将自变量分组选入即可。下面的例子会讲解其用法。

【Independent框】

用于选入回归分析的自变量：体重。

【Method下拉列表】

用于选择对自变量的选入方法，有Enter（强行进入法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强

制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）五种。该选项对当前Independent框中

的所有变量均有效。

【SelectionVariable框】

选入一个筛选变量，并利用右侧的Rules钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记

录才会进入回归分析。

【CaseLabels框】

选择一个变量，他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录ID号的变量。

【Statistics钮】

弹出Statistics对话框，用于选择所需要的描述统计量。有如下选项：

RegressionCoefficients复选框组：定义回归系数的输出情况，选中Estimates可输出回归系

数B及其标准误，t值和p值，还有标准化的回归系数beta；选中Confidenceintervals则输

出每个回归系数的95%可信区间；选中covariancematrix则会输出各个自变量的相关矩阵和

方差、协方差矩阵。以上选项默认只选中Estimates。

Residuals复选框组：用于选择输出残差诊断的信息，可选的有Durbin-Watson残差序列相关

性检验、超出规定的n倍标准误的残差列表。

Modelfit复选框：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些有关拟合优度的检验：，

R，R2和调整的R2,标准误及方差分析表。

Rsquaredchange复选框：显示模型拟合过程中R2、F值和p值的改变情况。

Descriptives复选框：提供一些变量描述，如有效例数、均数、标准差等，同时还给出一个

自变量间的相关矩阵。

Partandpartialcorrelations复选框：显示自变量间的相关、部分相关和偏相关系数。

Collinearitydiagnostics复选框：给出一些用于共线性诊断的统计量，如特征根（Eigenvalues）、

方差膨胀因子(VIF)等。

以上各项在默认情况下只有Estimates和Modelfit复选框被选中。

【Options钮】

设置回归分析的一些选项，有：

SteppingMethodCriteria单选钮组：设置纳入和排除标准，可按P值或F值来设置。

Includeconstantinequation复选框：用于决定是否在模型中包括常数项，默认选中。

MissingValues单选钮组：用于选择对缺失值的处理方式，可以是不分析任一选入的变量有

缺失值的记录（Excludecaseslistwise）而