线性回归分析是统计学中常用的分析方法,用于研究自变量与因变量之间的线性关系。以下是使用SPSSAU(在线SPSS)进行线性回归分析的一般步骤:
1. 准备数据
- 按普通数据格式录入数据:每行是一个个案(样本),每列是一个变量
- 因变量要求:必须是定量数据(连续变量)
- 自变量要求:可以是定量数据或定类数据
- 对于分类数据(定类变量),需先通过SPSSAU的【数据处理】→【生成变量】模块进行哑变量处理
- 数据检查:确保数据完整无误,识别并处理缺失值和异常值
2. 线性条件判断
- 检查自变量与因变量间是否存在线性相关关系(基础条件)
- 判断方法:
- 绘制各自变量与因变量的散点图,观察是否有线性趋势
- 进行线性相关分析,利用相关系数进行判断
- 如果发现非线性关系:
- 考虑对数据进行转换
- 或使用曲线回归分析
3. 建立线性回归模型
- 一元线性回归:只有一个自变量时使用
- 多元线性回归:有多个自变量时使用
- 在SPSSAU中可选择不同回归方法:
- 【线性回归】模块:使用"进入法"(所有自变量同时进入模型)
- 【逐步回归】模块:使用"逐步法"(自动筛选显著的自变量)
- 【分层回归】模块:使用"分层法"(区分研究变量和控制变量)
- 在SPSSAU中可选择不同回归方法:
4. 模型检验与评价
- 模型整体显著性检验:判断模型是否有效
- 主要看F检验的p值
- 回归系数显著性检验:判断各自变量对因变量的影响是否显著
- 主要看t检验的p值
- 模型拟合优度评价:
- 使用R²(决定系数)或调整后R²
- R²值没有固定标准,需结合行业经验或文献资料评判
5. 残差及共线性诊断(后验分析)
- 残差诊断:
- 正态性检验:残差是否服从正态分布
- 等方差性检验:残差方差是否恒定
- 独立性检验:残差是否相互独立
- 共线性诊断:
- 检查自变量间是否存在多重共线性问题
- 常用指标:VIF(方差膨胀因子)
- 异常值检测:识别对模型影响较大的异常样本
6. 结果报告与应用
- 构建回归方程
- 比较各自变量的影响大小
- 结合专业知识解释分析结果
- 撰写分析报告
在SPSSAU(网页SPSS)平台上,这些分析步骤都可以通过直观的界面操作完成,系统会自动生成详细的统计结果和可视化图表,大大简化了数据分析的流程。