PPT《讲座：SPSS使用方法》

产品的成本与生产数量;

商品的销售额与广告费;

家庭的支出与收入. 回归方程 对具有相关关系的现象,选择一适当的数学关系式,用以说明一个或一组变量变动时,另一变量或一组变量平均变动的情况,这种关系式称为回归方程.如果所择关系式是线性的,就称为线性回归分析;

反之,则称为非线性回归分析.线性回归是回归分析的基本模型,很多复杂的情况都是转化为线性回归进行处理. 线性回归分析--最小二乘法 例子:大学生身高与体重的关系 从某大学中随机选出8名大学生,其身高和体重数据如下表:

59 43

61 64

54 50

57 48 体重

170 155

165 175

170 157

165 165 身高

8 7

6 5

4 3

2 1 编号 求大学生的身高与体重的回归方程. 结果 回归方程: 相关系数 r>0正相关;

r0.75,认为两个变量有很强的相关性.本例中,由上面公式r=0.798>0.75. 1.利用SPSS求线性回归 SPSS:Analyze->Regression->Linear.因变量dependent和自变量IdependentOK即可.示例:工作年限与工资水平的线性回归. 线性回归的结果 Model Summary:R方用来解释应变量中有多少可以被自变量所解释.ANOVA方差分析:判断回归模型是否有统计学意义.如果P Regression-Binary Logistic.示例:职务与工资之间的对数回归模型. SPSS的使用心得 要掌握统计学的基本知识;

使用SPSS之前要先对数据进行宏观把握;

要根据数据以及分析思路选择合适的SPSS命令.