回归分析结果怎么分析，SPSS回归分析结果解读（<29>SPSS统计分析）

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• 1、回归分析结果怎么分析：SPSS回归分析结果解读
• 2、懿说学区（29）SPSS统计分析（39）一元线性回归分析

1、回归分析结果怎么分析：SPSS回归分析结果解读

很多人都不知道SPSS回归分析结果怎么解读，那我们就一起来看看吧！

操作方法

回归分析是科学研究领域最常用的统计方法，运用十分广泛，是探察变量之间的数量关系，并通过数学表达式来描述这种关系，进而确定一个变量或者几个变量对另一个变量的影响程度，要之其运用，首先下载打开spaa。

弹出对话框，填入想要验证的自变项（independent）和因变项（dependent），其他的选项用选择默认设置，因为其他选项只是用来更加精确地去优化模型。

接下来是结果分析：【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，一般sig<0.05被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，即有95%的把握结论正确。

最后看【模型汇总表】：R表示拟合优度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正，一般认为R方大于0.4表示模型是比较合理的，当然值越接近1表示模型越好，表中的结果就是表示模型比较合理！

2、懿说学区（29）SPSS统计分析（39）一元线性回归分析

Yishuo School District (29) | SPSS Statistical Analysis (39) Univariate Linear Regression Analysis

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前言

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线性回归假设因变量和自变量之间为线性关系，用一定的线性回归模型来拟合因变量和自变量的数据，并通过确定模型参数来得到回归方程。

根据自变量的多少，线性回归可有不同的划分。当自变量只有一个时，称为一元线性回归；当自变量有多个时，称为多元线性回归。

Linear regression assumes that there is a linear relationship between the dependent variable and the independent variable. A certain linear regression model is used to fit the data of the dependent variable and the independent variable, and the regression equation is obtained by determining the model parameters. Linear regression can be divided according to the number of independent variables. When there is alt="回归分析结果怎么分析，SPSS回归分析结果解读（<29>SPSS统计分析）" src="https://p3.toutiaoimg.com/tos-cn-i-qvj2lq49k0/b8922b927da240c094b48416ee2e7517~tplv-tt-large.image" />

SPSS

In reality, a thing (the explained variable) is always affected by many factors (multiple explanatory variables). Univariate linear regression analysis is an ideal model to analyze how an explanatory variable linearly affects an explanatory variable without considering other influencing factors or considering that other influencing factors are determined.

接下来，我们进入一元线性回归分析的实例：

Next, let's go to the example of unitary linear regression analysis:

现有1992年~2006年财政收入和国内生产总值（单位：亿元）的数据。如下表所示。请研究财政收入和国内生产总值之间的线性关系（数据来源：《中国统计年鉴》）

There are data alt="回归分析结果怎么分析，SPSS回归分析结果解读（<29>SPSS统计分析）" src="https://p3.toutiaoimg.com/tos-cn-i-qvj2lq49k0/b7f521d16ced480f9c9e1b905eccfbc0~tplv-tt-large.image" />

The first step is to analyze and organize the data. Obviously, the fiscal revenue is affected by the GDP. From the experience, the relationship between the two should be linear. This is a problem between a dependent variable and an independent variable, so we consider using a linear regression analysis. Define three variables, namely "year", "x" (gross domestic product) and "y" (fiscal revenue), input data and save them.

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第二步，做散点图，观察两个变量的相关性。选择菜单“图形->旧对话框->散点图/点图->简单散点图”，将“x”作为x轴，“y”作为y轴，作出散点图。从图中可以看出两变量具有较强的线性关系，可以用一元线性回归来拟合两变量。

Second, make a scatter plot to observe the correlation between the two variables. Select "Graph ->Old Dialog Box ->Scatter Chart/Dot Chart ->Simple Scatter Chart" from the menu, and take "x" as the x-axis and "y" as the y-axis to make a scatter chart. It can be seen from the figure that the two variables have a strong linear relationship, so we can use a linear regression to fit the two variables.

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第三步，一元线性回归分析设置，选择菜单“分析->回归->线性”，按照下图所示进行设置。

Step 3: set the unary linear regression analysis, select the menu "Analysis ->Regression ->Linearity", and set it as shown in the following figure.

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第四步，主要结果与分析，从结果中我们可以看到R=0.989，说明自变量与因变量之间的相关很强。R的二次方为0.979，说明自变量x可以解释因变量y的97.9%的差异性。而F统计量的观测值为592.25，显著性概率为0.000，即检验假设“H0：回归系数B=0”成立的概率为0.000，从而应拒绝原假设，说明因变量和自变量的线性关系是非常显著的。可建立线性模型。

The fourth step is the main results and analysis. From the results, we can see that R=0.989, indicating a strong correlation between independent variables and dependent variables. The quadratic power of R is 0.979, indicating that the independent variable x can explain 97.9% of the difference of the dependent variable y. The observed value of F statistic is 592.25, and the probability of significance is 0.000, that is, the probability that the test hypothesis "H0: regression coefficient B=0" holds is 0.000, so the original hypothesis should be rejected, indicating that the linear relationship between dependent variable and independent variable is very significant. Linear model can be established.

从以上结果可以得出回归方程：财政收入=-4993.281+0.197*国内生产总值。

From the above results, we can get the regression equation: fiscal revenue=-4993.281+0.197 * GDP.

下期预告：本期，我们学习了

一元线性回归分析的实践操作。

下一期，我们将会学习

关于多元线性回归方程的问题。

Preview of the next issue: In this issue, we have learned the practical operation of unitary linear regression analysis. In the next issue, we will learn about multiple linear regression equations.

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参考资料：百度百科，《SPSS 23 统计分析实用教程》

翻译：百度翻译

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