操作步骤：1. 执行“Analyze”→“Regression”→“Linear”，添加因变量VO2max和已知自变量age、gender。2. 点击“Next”，在第三步中添加体重weight，确保Method设置为“Enter”。再次点击“Next”。3. 添加心率heart_rate至模型，方法同前。4. 在“Statistics”中选中相关选项，运行分析。5. 检验模型...
研究者拟判断逐个增加自变量(weight和heart_rate)后对因变量(VO2max)预测模型的改变。针对这种情况,我们可以使用分层回归分析(hierarchical multiple regression),但需要先满足以下8项假设: 假设1:因变量是连续变量 假设2:自变量不少于2个(连续变量或分类变量都可以) 假设3:具有相互独立的观测值 假设4:自变量和因变量...
(8)在Regression Coefficient框内点选Confidence intervals,在Residuals框内点选Durbin-Watson和Casewise diagnosis,并在主对话框内点选R squared change、Descriptives、Part and partial correlations和Collinearity diagnosis (9)点击Continue,回到主界面...
3.2 假设3-8 为了检验假设3-8,我们需要在SPSS中运行分层回归,并对结果进行一一分析。 (1)点击Analyze→Regression→Linear 出现下图: (2)将因变量(VO2max)放入Dependent栏,再将自变量(age和gender)放入Independent栏: 解释:因研究者已知性别、年龄与最大携氧能力的关系,我们先把这两个变量放入模型。 (3)点击Ne...
Learn, step-by-step with screenshots, how to run a multiple regression analysis in SPSS Statistics including learning about the assumptions and how to interpret the output.
SPSS超详细操作：分层回归(hierarchical multiple regression)1、问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标，但因测量方法复杂，不易实现。某研究者拟通过一些方便、易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型。目前，该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有关...
为了检验假设3-8,我们需要在SPSS中运行分层回归,并对结果进行一一分析。 (1)点击Analyze→Regression→Linear 出现下图: (2)将因变量(VO2max)放入Dependent栏,再将自变量(age和gender)放入Independent栏: 解释:因研究者已知性别、年龄与最大携氧能力的关系,我们先把这两个变量放入模型。
(redirected fromstepwise multiple regression) Thesaurus step·wise (stĕp′wīz′) adj. 1.Marked by a gradual progression as if step by step:"Quantum mechanics is a natural system of stepwise interactions that governs very small things"(Malcolm W. Browne). ...
为了检验假设3-8,我们需要在SPSS中运行分层回归,并对结果进行一一分析。 (1)点击Analyze→Regression→Linear 出现下图: (2)将因变量(VO2max)放入Dependent栏,再将自变量(age和gender)放入Independent栏: 解释:因研究者已知性别、年龄与最大携氧能力的关系,我们先把这两个变量放入模型。
Multiple Regression Using SPSSData, The