SPSS操作:简单线性回归(史上最详尽的手把手教程) 1、问题与数据 研究表明,运动有助于预防心脏病。一般来说,运动越多,心脏病的患病风险越小。其原因之一在于,运动可以降低血胆固醇浓度。近期研究显示,一项久坐的生活指标—看电视时间,可能是罹患心脏病的预测因素。即看电视时间越长,心脏病的患病风险越大。 研究者拟...
经过上述操作,SPSS输出Durbin-Watson检验结果为: 本研究Durbin-Watson检验值为1.957。一般来说,Durbin-Watson检验值分布在0-4之间,越接近2,观测值相互独立的可能性越大。即,本研究中简单线性回归的观测值具有相互独立性,满足假设4。 但不得不说,Durbin-Watson检验不是万能的。它仅适用于对邻近观测值相关性的检验(...
简单线性回归分析使用条件 1.线性关系：因变量与自变量之间必须存在线性关系。这通常通过图形分析（如散点图）来验证，确保数据点大致沿一条直线分布。2.数据独立性：观测值之间应相互独立，即残差之间不存在自相关。这一条件通过残差的自相关检验来验证。3.正态性：误差项应服从正态分布或近似正态分布。这通常通过...
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为了检验假设4-7,我们需要在SPSS中运行简单线性回归,并对结果进行一一分析。 (1)点击Analyze→ Regression→ Linear 出现下图: (2)将看电视时间(time_tv)和胆固醇浓度(cholesterol)分别放入Independent和Dependent栏 (3)点击Statistics,弹出下图 (4)在Regre...
简单线性回归模型的诊断 数据是否满足LINE假定,可通过绘制残差(ϵ=Y−Y^ϵ=Y−Y^)图的方法验证。 SPSS中的操作如下: 在线性回归分析的对话框中,点击【Plots】按钮,将标准化的预测值*ZPRED(即Y^Y^)放到X坐标,将标准化的残差*ZRESID放到Y坐标,如果想查看残差的分布情况,可把左下角的Histogram也点选上...
三、SPSS操作 3.1 检验假设3:因变量和自变量之间存在线性关系 简单线性回归要求两个变量之间存在线性关系。本例要求观久坐时间(time)和胆固醇浓度(cholesterol)之间存在线性关系。要确定是否存在线性关系,研究者需要查看两个变量的散点图。如果散点图大致呈一条直线,说明有线性关系。但是,如果不是一条直线(如一条曲线...
SPSS-多因素方差分析3-三因素方差分析-涉及简单简单效应-交互效应-SPSS数据分析-SPSS统计分析-SPSS统计分析从入门到精通 SPSS数据分析666 201 1 SPSS-线性回归2-多重线性回归-SPSS数据分析-SPSS统计分析-SPSS统计分析从入门到精通 SPSS数据分析666 72 0 SPSS简明教程-11-相关与偏相关-SPSS数据分析-SPSS统计分析-...
SPSS简明教程-12-简单线性回归与多元线性回归-大鹏统计工作室发布于 2022-05-17 09:03 · 823 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 多元线性回归线性回归线性代数SPSSSPSS 数据分析数据挖掘 SPSS 写下你的评论... 暂无评论...
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