回归分析spss步骤
回归分析spss步骤如下第一步首先打开spss软件，输入数据点分析再点回归再点线性。第二步，选进预先设定的自变量和因变量进入对应的窗口(如图所示)。第三步，点击统计量再点击共线性诊断和DW统计量(如图所示)。第四步，点击绘制点选项目(如图所示)。第五步，点确定就可以在输出截面看到结果了。回归分析是解析注目变量和因于变量并明确两者关系的统计方法，此时我们把因子变量称为说明变量，把注目变量称为目标变量址被说明变量，回归分析是对具有因果关系的影响因素自变量和预测对象因变量所进行的数理统计分析处理，回归分析regressionanalysis是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
SPSS回归分析结果解读
很多人都不知道SPSS回归分析结果怎么解读，那我们就一起来看看吧！回归分析是科学研究领域最常用的统计方法，运用十分广泛，是探察变量之间的数量关系，并通过数学表达式来描述这种关系，进而确定一个变量或者几个变量对另一个变量的影响程度，要之其运用，首先下载打开spaa。弹出对话框，填入想要验证的自变项（independent）和因变项（dependent），其他的选项用选择默认设置，因为其他选项只是用来更加精确地去优化模型。接下来是结果分析：【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，一般sig<0.05被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，即有95%的把握结论正确。最后看【模型汇总表】：R表示拟合优度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正，一般认为R方大于0.4表示模型是比较合理的，当然值越接近1表示模型越好，表中的结果就是表示模型比较合理！
spss回归分析是分析什么
spss回归分析是分析什么举例进行说明。某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关。从数据分析的目的上，我们想了解犯罪率是否受到人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数6个方面的影响。影响因素分析，可以考虑回归分析、方差分析等统计方法，考虑到目标变量即因变量犯罪率为连续型数据，其他6个指标也为连续型变量，因此考虑尝试拟合多重线性回归模型，用以研究犯罪率的影响因素。其中，犯罪率作为因变量，其他人口、面积等6个变量作为自变量。为高效分析、精简模型，本例将采用逐步回归的方式由模型自动筛选对因变量有影响的自变量。自变量个数较少时，可采取强制纳入的方式，自变量个数较多时，可考虑采取逐步回归。有的研究会根据样本量大小，选择先做一元线性回归，逐个考察单个自变量的影响，然后再选择有显著影响的自变量做多重线性回归。结合相关性结果与样本量，本例拟直接采用逐步回归，接下来做多重线性逐步回归。在“进阶方法”栏目下，选择【逐步回归】，将犯罪率拖拽至【定量Y】框内，人口、面积等6个自变量拖拽至【定量/定类X】框内。默认勾选【保存残差和预测值】，默认选择【逐步法】进行回归。最后点击“开始分析”即可。SPSSAU对用户极为友好，逐步回归的操作只需要拖拽变量即可完成，极大降低新手的操作难度。回归分析结果解读：SPSSAU输出的回归结果表格，是一张整合后的三线表表格，内含回归系数、自变量显著性t检验、模型评价决定系数R评分，以及总体回归模型显著性检验结果。具体见下图。（1）最终模型中只保留了人口、文盲率，人口、文盲率对犯罪率的影响有统计学意义（t=2.808，p=0.007；t=6.978，p＜0.01）；面积、收入、高中毕业率、霜冻天数不在模型内，说明这4个自变量对犯罪率的影响无统计学意义。由标准化回归系数可知，对犯罪率的影响，相对而言是文盲率比人口相对要重要。（2）回归模型：Hat Y = 1.652+0.00022*人口+4.081*文盲率；回归模型总体有统计学意义（F=30.75，P＜0.01）。（3）模型调整后的R平方=0.548，即该回归模型可解释因变量犯罪率变化的54.8%，模型解释能力略先不足。