怎样用SPSS做一元线性回归？具体怎么检验相关性

Question

如题所述

Answer 1

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。