用spss怎么做回归分析结果，如何利用spss做调查问卷的回归分析

来源：整理时间：2025-06-06 21:20:25 编辑：网络营销手机版

本文目录一览

1，如何利用spss做调查问卷的回归分析
2，SPSS如何进行回归分析
3，怎样用SPSS做一元线性回归具体怎么检验相关性
4，如何用spss进行多元回归分析

1，如何利用spss做调查问卷的回归分析

1、首先为了实现调查问卷数据处理，需要创建一个Excel文件，并在文件中插入数据。2、然后打开SPSS分析工具，点击文件--->导入数据--->Excel。3、选择已创建的Excel文件，读取文件并设置范围，然后点击确定按钮。4、将已添加的数据导入到SPSS工具数据视图中，调整单元格宽度。5、接着点击分析菜单，依次选择描述统计--->频率。6、打开频率窗口，将变量AAA移到变量框中。7、点击统计按钮，打开频率：统计窗口，百分位值勾选为四分位数，集中趋势选平均值，离散选标准差。8、接着点击图表按钮，图表类型勾选直方图。9、设置完毕后，显示频率中的统计数据、AAA变量的统计指标（频率、百分比、有效百分比和累积百分比）。

如何利用spss做调查问卷的回归分析

2，SPSS如何进行回归分析

回归分析能够解释两变量之间的关系，那么现在就来教你SPSS如何进行回归分析首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】然后将因变量和自变量分别放入相应的框中接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验然后我们能得到a=110.190，b=-0.391线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x总结1、首先点击分析-回归-线性,将因变量和自变量分别放入框中2、其次可以进行选择变量,打开统计量和选项子对话框进行选择3、最后对自变量和因变量进行方差齐性检验，即可得到结果

SPSS如何进行回归分析

3，怎样用SPSS做一元线性回归具体怎么检验相关性

1、打开SPSS软件，在提示符后输入因变量y和自变量x的数据。2、接下来使用R中作线性模型的函数lm()函数，lm(y~x+1)表示做有截距的线性回归模型，接下来lm(y~x)也是表示有截距的线性回归模型，lm(y~x+0)和lm(y~x-1)则表示过原点的线性回归模型，红色部分即为输出结果。3、在上述结果中，只得出了回归方程的系数和截距，要提取模型信息就要用到summary()函数。得到的结果就比刚刚多了很多信息了。4、接下来对所得结果进行分析：结果中Call部分列出了相应的回归模型公式，Residuals部分列出了残差的最小值点、四分之一分位点、中位数点、四分之三分位点和最大值点。Coefficients部分中 Estimate 是回归方程参数的估计值，Std. Error表示回归参数的标准差，t value 即为t值，Pr(>|t|) 即为p值，后面的***为显著性标记，*越多越显著。5、当模型通过检验，可用于预测，此时我们需要用到R中的predict()函数，假设要预测x等于0.16时y的值，其中interval="prediction"表示求预测点的值的同时要给出相应的预测区间，level=0.95表示求95%的置信区间。6、分析结果： fit 值即为x=0.16时y的预测值，lwr和upr分别表示预测区间的上下限。一般的回归分析做到这里就可以了。

怎样用SPSS做一元线性回归具体怎么检验相关性

4，如何用spss进行多元回归分析

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击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]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。