SPSS统计软件可以用来做许多数据分析 ， 回归分析就是其中之一 。 回归分析就是探索两种及其以上变量之间的关系 ， 运用十分广泛 ， 按照自变量和因变量之间的函数关系类型可以分为线性回归分析和非线性回归分析 。 回归分析不仅可以分析数据 ， 更可以用来预测一些数据的发展情况 ， 从而应用非常广泛 。 操作方式 01 打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要阐发的数据文件
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02 接下来就是起头做回归阐发成立模子 ， 研究其转变趋向 ， 因为回归阐发分为线性回归和非线性回归 ， 阐发它们的法子是分歧的 ， 所以先要把握它们的转变趋向 ， 可以画散点图 ， 点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】
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03 选择【简单分布】 ， 并点击【界说】 ， 这种散点图是我们常见的 ， 而其他几种都比力复杂 ， 用到这儿就把简单问题复杂化了 。
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04 在接下来的弹出框中设置x轴和y轴 ， 然后点击确定 ， 其他都不要管 ， 然后获得散点图 ， 可以看出x轴和y轴较着呈线性关系 ， 所以接下来的回归阐发就要用线性回归方式 ， 假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方式 。
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05 点击【阐发】---【回归】---【线性】
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06 【用SPSS怎么做回归分析】在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量 ， 其他的选项用默认设置即可 ， 其他的选项只是用来加倍切确地去优化模子
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07 接下来就是成果阐发了 ， 一共在输出文档中弹出了四张表此中【系数表】就是所求出来的模子 ， 按照B列写出函数表达式 ， 这道题就是y=1.594x+26.659 ， sig均小于0.05暗示自变量对因变量有显著影响 。
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08 【Anova表】暗示阐发成果 ， 本家儿要看的是F和Sig值 ， F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有效的 ，
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09 【模子汇总表】中R暗示拟合优度 ， 值越接近1暗示模子越好 。 至此回归阐发就完当作了图中的这个模子就是比力合理的 。
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