SPSS相關(guān)性和回歸分析一元線性方程案例解析

1、SPSS-相關(guān)性和回歸分析（一元線性方程）案例解析2011-09-06 12:56 任何事物和人都不是以個體存在的，它們都被復(fù)雜的關(guān)系鏈所圍繞著，具有一定的相關(guān)性，也會具備一定的因果關(guān)系，（比如：父母和子女，不僅具備相關(guān)性，而且還具備因果關(guān)系，因為有了父親和母親，才有了兒子或女兒），但不是所有相關(guān)聯(lián)的事物都具備因果關(guān)系。 下面用SPSS采用回歸線性分析的方式來分析一下：居民總儲蓄 和 “居民總消費”情況是否具備相關(guān)性，如果具備相關(guān)性，那相關(guān)關(guān)系的密切程度為多少。下面以“居民總儲蓄”和“居民總消費”的調(diào)查樣本做統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)如下所示：第一步：我們先來分析“居民總儲蓄”和“居民總消費”是否具備相關(guān)

2、性 （采用SPSS 19版本）1：點擊“分析”相關(guān)雙變量，進入如下界面：將“居民總儲蓄”和“居民總消費”兩個變量移入“變量”框內(nèi)，在“相關(guān)系數(shù)”欄目中選擇“Pearson，（Pearson是一種簡單相關(guān)系數(shù)分析和計算的方法，如果需要進行進一步分析，需要借助“多遠線性回歸”分析）在“顯著性檢驗”中選擇“雙側(cè)檢驗”并且勾選“標記顯著性相關(guān)”點擊確定， 得到如下結(jié)果：從以上結(jié)果，可以看出“Pearson的相關(guān)性為0.821，（可以認為是“兩者的相關(guān)系數(shù)為0.821）屬于“正相關(guān)關(guān)系”同時“顯著性（雙側(cè)） 結(jié)果為0.000， 由于0.0000.01，所以具備顯著性，得出：“居民總儲蓄”和“居民總消費”

3、具備相關(guān)性，有關(guān)聯(lián)。既然具備相關(guān)性，那么我們將進一步做分析, 建立回歸分析，并且構(gòu)建“一元線性方程”，如下所示：點擊“分析”-回歸-線性” 結(jié)果如下所示：將“因變量”和“自變量”分別拖入框內(nèi) （如上圖所示）從上圖可以看出：“自變量”指 “居民總儲蓄”, 因變量”是指“居民總消費”點擊“統(tǒng)計量”進入如下界面：在“回歸系數(shù)”中選擇“估計” 在右邊選擇“模型擬合度” 在殘差下面選擇“Durbin-watson(u), 點擊繼續(xù)按鈕再點擊“繪制圖”在“標準化殘差圖”下面選擇“正太概率分布圖”選項再點擊“保存”按鈕，在殘差下面選擇“未標準化”（數(shù)據(jù)的標準化，方法有很多，這里不介紹啦）得到如下結(jié)果：結(jié)果分

4、析如下：1：從模型匯總b 中可以看出“模型擬合度”為0.675，調(diào)整后的“模型擬合度”為0.652，就說明“居民總消費”的情況都可以用該模型解釋，擬合度相對較高2：從anvoa b的檢驗結(jié)果來看 （其實這是一個“回歸模型的方差分析表）F的統(tǒng)計量為：29.057，P值顯示為0.000，拒絕模型整體不顯著的假設(shè)，證明模型整體是顯著的3：從“系數(shù)a”這個表可以看出“回歸系數(shù)，回歸系數(shù)的標準差，回歸系數(shù)的T顯著性檢驗 等，回歸系數(shù)常量為：2878.518，但是SIG為：0.452，常數(shù)項不顯著，回歸系數(shù)為：0.954，相對的sig為：0.000，具備顯著性，由于在“anvoa b”表中提到了模型整體是“顯著”的所以一元線性方程為：居民總消費=2878.518+0.954*居民總儲蓄其中在“樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計”中，隨即誤差 一般叫“殘差” :從結(jié)果分析來看,可以簡單的認為：居民