SPSS在回归分析中的应用.pptxVIP

社会研究

方法

河北师范大学

回归分析

CONTENTS

一元线性回归

1

2

多元线性回归

3

Logistic回归

4

SPSS在回归分析中的应用

四、SPSS在回归分析中的应用

（一）在一元线性回归分析中的应用

（1）建立SPSS数据文件，定义“GDP”变量为y，定义“RD”变量为x，并录入相应数据。

（2）选择主菜单[Analyze]=[Regression]=[Linear]，打开[LinearRegression]主对话框。

（3）在左边列表框中选定变量y，单击按钮，使之进入[Dependent]框，选定变量x单击按钮使之进入[Independent(s)]框。

（4）单击[OK]按钮，得到结果。

（二）一元回归模型的曲线估计

（1）建立SPSS数据文件，定义“GDP”变量为，定义“国家财政科技投入”变量为，并录入相应数据（SPSS数据文件见本书光盘中的文件“SPSS13-曲线估计GDP”）。

（2）选择主菜单[Analyze]=[Regression]=[CurveEstimation(曲线估计)]。

（三）多元回归分析

（1）建立SPSS数据文件，定义“GDP”变量为y，定义“投资”、“消费”和“净出口”变量分别为x1，x2，x3，并录入相应数据。

（2）选择主菜单[Analyze]=[Regression]=[Linear]，打开[LinearRegression]主对话框。

（3）将左边列表框中变量y输送到右边的[Dependent]框，将变量x1，x2，x3输送到右边的[Independent(s)]框。

（4）单击[OK]按钮，得到结果。

（四）在Logistic回归分析中的应用

（1）在SPSS中录入对应的原始数据，建立SPSS数据文件。

（2）在主菜单中选择[Analyze]=[Regression]=[BinaryLogistic]。

（3）在[LogisticRegression]对话框中，选择y进入[Dependent]框作为因变量，选择x1，x2，x3，x4和x5进入[Covariates]作为自变量。

（4）单击[LogisticRegression]对话框中的[Options]按钮，在显示的子对话框中选择[Classificationplots]和[Hosmer-Lemeshowgoodness-of-fit]等选项，并单击[Continue]返回主对话框。

（5）单击主对话框中[OK]按钮。

思考题

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