8.1.1 主要功能
调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。
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8.1.2 实例操作
〔例8.1〕某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程。
儿童编号
体表面积（Y）
身高（X1）
体重（X2）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
5.382
5.299
5.358
5.292
5.602
6.014
5.830
6.102
6.075
6.411
88.0
87.6
88.5
89.0
87.7
89.5
88.8
90.4
90.6
91.2
11.0
11.8
12.0
12.3
13.1
13.7
14.4
14.9
15.2
16.0
8.1.2.1 数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：体表面积为Y，保留3位小数；身高、体重分别为X1、X2，1位小数。输入原始数据，结果如图8.1所示。
图8.1 原始数据的输入
8.1.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Regression中的Linear...项，弹出Linear Regression对话框（如图8.2示）。从对话框左侧的变量列表中选y，点击Ø钮使之进入Dependent框，选x1、x2，点击Ø钮使之进入Indepentdent(s)框；在Method处下拉菜单，共有5个选项：Enter（全部入选法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。本例选用Enter法。点击OK钮即完成分析。
图8.2 线性回归分析对话框
用户还可点击Statistics...钮选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析；点击Plots...钮选择是否作变量分布图（本例要求对标准化Y预测值作变量分布图）；点击Save...钮选择对回归分析的有关结果是否作保存（本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作保存）；点击Options...钮选择变量入选与剔除的α、β值和缺失值的处理方法。
8.1.2.3 结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
* * * * M U L T I P L E R E G R E S S I O N * * * *
Listwise Deletion of Missing Data
Equation Number 1 Dependent Variable.. Y
Block Number 1. Method: Enter X1 X2
Variable(s) Entered on Step Number
1.. X2
2.. X1
Multiple R .94964
R Square .90181
Adjusted R Square .87376
Standard Error .14335
Analysis of Variance
DF Sum of Squares Mean Square
Regression 2 1.32104 .66052
Residual 7 .14384 .02055
F = 32.14499 Signif F = .0003
------------------ Variables in the Equation ------------------
Variable B SE B Beta T Sig T
X1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887
X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144
(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495
End Block Number 1 All requested variables entered.
结果显示，本例以X1、X2为自变量，Y为应变量，采用全部入选法建立回归方程。回归方程的复相关系数为0.94964，决定系数（即r2）为0.90181，经方差分析，F=34.14499，P=0.0003，回归方程有效。回归方程为Y=0.0687101X1+0.183756X2-2.856476。
本例要求按所建立的回归方程计算Y预测值和标准化Y预测值（所谓标准化Y预测值是指将根据回归方程求得的Y预测值转化成按均数为0、标准差为1的标准正态分布的Y值）并将计算结果保存入原数据库。系统将原始的X1、X2值代入方程求Y值预测值（即库中pre_1栏）和标准化Y预测值（即库中zpr_1栏），详见图8.3。
图8.3 计算结果的保存
本例还要求对标准化Y预测值作变量分布图，系统将绘制的统计图送向Chart Carousel窗口，双击该窗口可见下图显示结果。
图8.4 对标准化Y预测值所作的正态分布图
怎样用SPSS进行多元线性回归。我想知道很详细的操作步骤。恳请各位高手...
用户还可点击Statistics...钮选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析；点击Plots...钮选择是否作变量分布图（本例要求对标准化Y预测值作变量分布图）；点击Save...钮选择对回归分析的有关结果是否作保存（本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作...
SPSS软件如何进行多元线性回归分析?
1、打开SPSS软件，在表格中录入以下数据。2、选择数据--个案加权选项打开，在打开的窗口中选择个案加权系数，之后将检测人数字段放入频率变量下方的框中确定。3、之后选择分析菜单—描述分析—比率选项打开。4、把阳性情况字段放入分子栏中，总体样本放入分母栏中，之后点击右下方的统计按钮。5、把平均值勾...
如何用spss进行多元回归分析
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多...
如何使用SPSS对数据进行多元线性回归分析?
首先，从数据准备开始。我们选取三个变量：树干直径、树干高度和树干体积，它们之间存在一定的线性关系，如体积与直径和高度的关联。在分析前，通过散点图对数据的线性相关性进行初步判断。如图所示，体积与直径和高度的线性关系明显，适合进行线性回归。接着，进入SPSS的回归分析设置。选择“分析”->“回归...
如何用spss进行多元回归分析
单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量 设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2...
如何运用spss进行多元回归分析?
1、首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。2、点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。3、之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。4、最后点击“选项...
如何利用spss进行复回归分析
使用SPSS进行回归分析的具体步骤如下：首先，点击主菜单中的"Analyze"，然后选择"Regression"，再点击"Linear…"。进入设置对话框。在设置对话框中，从变量列表中选择因变量y，并将其拖入"因变量"框中；选择自变量x，并将其拖入"自变量"框中。确保在"方法"选项中选择"Enter"，这意味着所有选定的自变量...
怎样用SPSS进行Logistic回归分析?
步骤如下：1、把自己需要分析的数据导入到SPSS，点击左上角的文件进行打开，选择弹出对话框中的数据。2、点击工具栏上的分析，依次选择回归，然后选择“多项Logistic” 多元线性回归分析和logistic回归分析都可以的。3、把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。4、就可以在度量标准中看到度量数据...
怎样用spss对数据做多元回归分析?
1、数据录入spss并且处理好。2、分析——回归——线性。3、选择自变量和因变量到对应的框，如下图。4、点击下一页，如下图。5、控制变量放进来，如下图。6、结果都会有两个模型，可以对比控制变量放进来之后的各指标变化，一般看R放和系数表，如下图。
怎么使用spss多元线性回归分析
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