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。

1、“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。

2、回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。

3、回归分析主要处理变量的统计相关关系。