06-08
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。B值：用于判断X对Y的影响关系方向及影响程度。回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响，以及通过B值大小对比X对Y的影响程度大小。P值：即sig值，如果P<0.05,则说明具有影响关系,反之无影响关系。R方：用于判断模型情况 VIF值：判断模型共线性
1.如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以。2.如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。3.这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0。4.然后把这些单独设置的
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的 如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0 然后把这些单独设置的全部一起移
应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。假设3：自变量之间无
有三个分类变量都作为自变量,一个连续变量为因变量,用SPSS做回归分析的话,该用何种回归
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。B值：用于判断X对Y的影响关系方向及影响程度。回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响，以及通过B值大小对比X对Y的影响程度大小。P值：即sig值，如果P<0.05,则说明具有影响关系,反之无影响关系。R方：用于判断模型情况 VIF值：判断模型共线性
线性关系可以通过相关分析和回归分析可以做。你先确定你的研究目的，比如希望得到居民收入怎么影响零售总额，那你就将零售总额作为因变量，将居民收入作为自变量；如果你要看总人口怎么影响零售总额，那你就将零售总额作为因变量，总人口作为自变量，所以就可以这样来做，还可以做多元回归分析。
用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释
先通过绘制多维散点图，看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系，如果有呈线性趋势，则可以进行多元回归分析，进一步通过数据来获取准确的线性关系
有一个因变量,三个自变量,想用spss做多元线性回归分析,可是怎么看是不是线性的?
多元线性回归，看标准化的B值，这就是影响系数。
先通过绘制多维散点图，看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系，如果有呈线性趋势，则可以进行多元回归分析，进一步通过数据来获取准确的线性关系
要具体看数据类型，如果Y（因变量）为定类数据，可用Logistic回归分析；如果Y为定量数据，可用多元回归分析。自变量中有定类数据可设置成哑变量，再放入分析。可结合SPSSAU的分析方法选择文档，选择适合的分析方法。
3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自
用SPSS做多元线性回归分析,总共三个自变量,一个因变量,如何根据这些参数确定影响程度?
要具体看数据类型，如果Y（因变量）为定类数据，可用Logistic回归分析；如果Y为定量数据，可用多元回归分析。自变量中有定类数据可设置成哑变量，再放入分析。可结合SPSSAU的分析方法选择文档，选择适合的分析方法。
回归分析可以确定自变量和因变量之间的关系强度和方向，自变量对因变量的影响可以分为直接影响和间接影响。1、回归分析可以确定自变量和因变量之间的关系强度和方向：通过计算回归系数，可以判断自变量对因变量的影响是正面的还是负面的。2、自变量对因变量的影响可以分为直接影响和间接影响：直接影响是指自变量
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。B值：用于判断X对Y的影响关系方向及影响程度。回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响，以及通过B值大小对比X对Y的影响程度大小。P值：即sig值，如果P<0.05,则说明具有影响关系,反之无影响关系。R方：用于判断模型情况 VIF值：判断模型共线性
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因
用SPSS做多元线性回归分析,总共三个自变量,一个因变量,想弄清楚自变量对因变量的影响程度
可以说明，看标准回归系数，直接用SPSS回归分析，就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。
多元回归分析中，首先要看X对Y有没有呈现出显著性影响，如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。
如果它不是线性的，你可以通过一些变换使它线性化，然后你可以用多元线性回归建模。变量之间的某些相关性是正常的，只要不存在多重共线性。
如果我们只需要探究自变量和因变量之间的关系，而不需要根据自变量的值来预测因变量的区间，则可以放宽方差的正态性和同质性。回归并不一定意味着因果关系。
两连续变量线性回归模型的适用条件：
（1）线性趋势：自变量与因变量之间为线性关系，可通过散点图判断；
（2）独立性：因变量Y的值是相互独立的，它们之间没有联系。即残差必须相互独立且不存在自相关；否则，应采用自回归模型；
（3）正态性：因变量Y服从正态分布，即残差要求服从正态分布。
应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：
假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。
假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。
假设3：自变量之间无多重共线性。
假设4：模型满足比例优势假设。意思是无论因变量的分割点在什么位置，模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归。
例如本例中因变量患者满意度有4个等级，分析时拆分为三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)和(0+1+2 vs 3)，均是较低级与较高级对比。在有序多分类Logistic回归中，假设几个二元Logistic回归的自变量系数相等，仅常数项不等。
结果也只输出一组自变量的系数。因此，有序多分类的Logistic回归模型，必须对自变量系数相等的假设（即比例优势假设）进行检验（又称平行线检验）。如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。
假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断。经过分析，本研究符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3、假设4，并进行有序Logistic回归呢？
可以说明，看标准回归系数，直接用SPSS回归分析，就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。
多元回归分析中，首先要看X对Y有没有呈现出显著性影响，如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。
如果它不是线性的，你可以通过一些变换使它线性化，然后你可以用多元线性回归建模。变量之间的某些相关性是正常的，只要不存在多重共线性。
如果我们只需要探究自变量和因变量之间的关系，而不需要根据自变量的值来预测因变量的区间，则可以放宽方差的正态性和同质性。回归并不一定意味着因果关系。
两连续变量线性回归模型的适用条件：
（1）线性趋势：自变量与因变量之间为线性关系，可通过散点图判断；
（2）独立性：因变量Y的值是相互独立的，它们之间没有联系。即残差必须相互独立且不存在自相关；否则，应采用自回归模型；
（3）正态性：因变量Y服从正态分布，即残差要求服从正态分布。
表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。
SPSS（全称：Statistical Product and Service Solutions）是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C.Hadlai (Tex) Hull和Dale H. Bent于1968年研发成功。
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
首先来回答你的问题：
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。
2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。
其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：
1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。
2. 从自变量t检验结果来看，“其来石含量”与“颈部密度”对应的sig值均超过了0.05，用统计专业的话来说，这意味着“在0.05的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关”，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。
3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。
4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
依然是线性回归分析就好，分类变量可能需要做哑变量（虚拟变量）设置后再放入进行分析。以及如何看变量显著这些，都可以使用网页在线版本SPSS就是SPSSAU进行分析，里面有智能文字分析可以使用。
当然可以，你所说的0、1变量就是虚拟变量
虚拟变量当然可以加入回归模型中
比如说你要研究影响收入的因素，因变量工资肯定是连续的
自变量比如说受教育年限和年龄这些指标肯定也是连续的，但是像性别，婚否，有无子女这些指标就是用0和1来表示的
这种回归是完全可行的
虚拟变量也可以作为自变量，logit和probit两种模型就是把虚拟变量作为自变量的
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的
如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。
这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0
然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了
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