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...
(4)参照如上SPSS操作路径操作三次 三、绘制模型检验的回归分析的三线表 四、绘制中介/调节模型 五、结果汇报(论文撰写) 六、部分中介效应 VS 完全中介效应 七、相关分析与回归分析的联系 一、什么是回归分析? 回归分析(regression analysis):指的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。
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、家庭环境等则为自变量。二、...
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...
操作步骤如下：1. 打开SPSS，依次点击【分析】>【回归】>【线性】，进入回归分析界面。2. 在弹出的对话框中，将M设为因变量，X、Y、Z设为自变量。3. 点击【统计】按钮，勾选所需的统计选项，如估算值、模型拟合等，然后点击【继续】。4. 点击【图】按钮，设置绘图参数，例如将ZRESID设为Y轴，ZPRED设为X轴...
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...