首先,你得把自变量和调节变量都标准化。具体操作是:点击“分析”->“描述统计”->“描述”,放入你的变量,勾选“标准化另存为因变量”,然后点击“确认”。 接下来,打开SPSS,点击“分析”->“线性”->“Process”,选择模型1,并勾选相关的选项(比如“generate code”)。 在“因变量”框里放入你的中介变量,然...
💫简单线性回归模型💫 在SPSS中,我们可以使用y=α+βx来描述两个变量x和y之间的关系。其中,y是因变量,x是自变量。这个方程包含两部分: 常量(a):当x=0时,回归直线在y轴上的截距。 回归部分(β):因变量y的取值由自变量x决定,β被称为回归系数,也称为回归线的斜率。🔍适用条件与注意事项🔍 线性趋势:...
首先进行总体显著性检验，是使用F检验进行的，可以判断多元线性回归方程是否成立。SPSSAU多元线性回归分析F检验输出结果如下：从上表可以看出，统计量F=4009.94，对应的p值小于0.05，所以多元线性回归通过总体显著性检验，回归模型是有意义的，说明至少有1个X会对因变量Y产生影响。接下来查看每个自变量对因变量影响的...
一、数据准备 在进行多元线性回归分析之前，需要确保数据已经正确录入到 SPSS 数据编辑器中。数据应包含因变量（被预测变量）和多个自变量（预测变量），且每一行代表一个观测案例，每一列代表一个变量。例如，若研究学生成绩与学习时间、智商、家庭 环境等因素的关系，成绩即为因变量，学习时间、智商、家庭环境等则为...
对于该数据基线值是以原始形式进入模型还是以对数模式进入模型,尚有争论,此处暂以对数形式进入模型。计算base的对数logbase,软件操作如下。 ·选择“转换”——“计算变量”。 图2 ·在“计算变量”对话框中设置“目标变量”和“数字表达式”,然后点击“确定” ...
首先,打开SPSS软件,将你的数据导入。记得确保数据中包含自变量X和因变量Y哦!💡二、操作回归分析 在SPSS里,点【分析】菜单,选【回归】,再选【线性】,进行一元线性回归。📈在弹出的界面,把Y设为因变量,X设为自变量。🔍点击【统计】,你可以勾选像“残差”里的“德宾-沃森”和“个案诊断”这样的选项,它们对...
首先对数据进行相关性的分析,在SPSS的界面中点击分析->相关->双变量 多元线性回归与一元相似,其得到的结果也是一个相关性矩阵,同样为一个对角矩阵,可以出各自变量之间的相关性以及自变量与因变量之间的相关性 接下来我们开始进行回归分析点击分析->回归->线性,将自变量和因变量分别添加进去,确定 其操作大部分都与一元...
背景：分析员工当前工资影响因素（数据已满足线性回归分析要求参考来源：SPSS统计分析第5版）。1.线性回归分析结果 从上表可以看出，模型公式为：当前工资=-338.130 + 1.750*起始工资 + 710.927*受教育程度(年)-10.009*过去经验(月)-77.206*年龄，模型R方值为0.803，意味着起始工资,受教育程度(年),过去...
二、SPSS多元回归分析的具体操作 1. 数据录入 在SPSS中，将数据整理为表格形式，每列对应一个变量。例如：因变量：个人收入自变量：教育年限、工作经验、年龄 2. 选择分析方法 打开SPSS，点击菜单栏 分析（Analyze） > 回归（Regression） > 线性（Linear）。在弹出的对话框中：将因变量“收入”拖入 因变量（...