SPSS软体与回归分析.ppt

SPSS軟體與迴歸分析 南台科技大學企管系 呂金河 1 1 壹、相關係數 例如 1. 經理想了解產品價格與銷售量是否有 相關？ 2. 教育學者想了解 IQ成績與教學成績是 否有相關？ 3.醫生想了解人出生時的體重與壽命是否 有相關？ 4. 房地產公司想了解房價與物價是否有 相關？ 2 2 相關係數計算方法的選擇 X 名目尺度順序尺度量度尺度 Y 名目尺 度 相關 列聯相關係數 Cramers V係數 卡方檢定 卡方檢定點二系列相關 二系列相關 多系列相關 順序尺 度 卡方檢定Spearman等 級相關 Kendall等級 相關 點二系列相關 二系列相關 多系列相關 量度尺 度 點二系列相關 二系列相關 多系列相關 點二系列相關 二系列相關 多系列相關 Pearson積差 相關 3 3 註: 1.相關(適用於兩變數都是二分)、列聯相關、 Cramers V係數、等級相關、Kendall和諧係 數，值在0與1之間。其餘在-1與 1之間。 2.Pearson積差相關、點二系列相關、Kendall 等級相關、Spearman等級相關由 相關雙變 數 在對話框勾選 3.相關、列聯相關係數、Cramers V係數、 卡方檢定的各種相關係數由敘述統計 交叉表 在對話框勾選 4. Kendall和諧係數在分析無母數檢定 K 個相關樣本勾選Kendall W檢定 4 4 連續變數間的相關係數常用Pearson 相關係數 描述，次序型變數的相關係數常用Spearman 秩相關係數描述， Pearson r -1r1，r=1時，x 與y成一斜率為正的直線 ，稱為完全正相關； r= -1時，x 與y成一斜率為負的直線 ，稱為完全負相關。 r 0 表 x 值增加時，y值有增加的傾向； r 0 表 x值增加時，y 值有減少的傾向。 r = 0 表x 與y 無線性相關，x 與y可能有U形 曲線相關 5 5 6 6 變數間有相關不一定有因果關係 SPSS操作:點選分析相關雙變數， 將要計算的變數移至變數欄，在相關係 數欄勾選Pearson，在選項(options) 欄勾選統計量下的均值與標準差及交叉乘 積與共變異按繼續按OK。 7 7 貳、迴歸分析 目的：找出一個線性方程式，用來說明一組預 測變數( Xi )與效標變數( Y )的關係。目的在探 求Y與Xi的關係式 8 8 1迴歸分析的步驟 1.選定反應變數(Y)與解釋變數 ，(複)線性迴歸模式為 且互相獨立 其中，與為迴歸母數(i=1, 2, , n)， 為誤差項。 在迴歸分析中，如果預測變數(Xi)只有一個 ，則稱之為簡單迴歸分析。如果預測變數有 二個以上，則稱為多元迴歸或複迴歸分析。 9 9 資料格式 1010 選擇重要自變數 (用逐步迴歸法) 估計 的值，並對每一個i 檢定i=0 否 (t檢定 ) (各別邊際檢定) 在ANOVA表上，檢定 否 ( 總檢定，F檢定) ，以瞭解整體關係是否達到顯著 水準 用調整後判定係數 (0.18) 判定模式合格否 (配適度) 用判定係數 判定總變異被迴歸解釋的百分比，以瞭解這個方 程式的預測能力如何。 1111 殘差分析，檢查 是否滿足 (1)常態性 (用Wilk-Shapiro W檢定或常態機率 圖)， (2)變異數恆常性(用ei對Xk的殘差圖，或ei2對每 一Xk作迴歸，看1 =0否)， (3)獨立性(用Durbin-Watson檢定，D-W值介在 1.5至2.5表示無自我相關)等三個假設條件 若殘差分析證明模式不合適，可能需做變數轉 換，去除離群值，增減變數等以修正模式 模式解釋 1212 2 迴歸分析SPSS操作法 l.Step1:點選分析 歸迴方法 線性 2.Step2:將“大一微積分”移至“依變數“內，而數 學成績點選至“自變數“這個欄位。 3,Step3:進入“統計量“。點選“模式適合度“、“R 平方改變量“及“Durbin- Watson“，以判定模型 的有效性及誤差之間的線性關係，並點選“繼續“ 4.Step4:進入“統計圖“。將“DEPENDENT(依變 數)“與“ZRESID(標準化的殘差值)“ 這兩個選項 分別拖曳至X軸與Y軸，作殘差分析表，並點選“ 繼續“ 5.Step5: 按“確定“，開始執行。 6.迴歸SPSS報表分析 1313 3.複迴歸SPSS報表分析 例：想了解大學入學考試的數學成績(x1)與英 文成績(x2)對大一微積分成績(y)的影響有多高 ，試作迴歸分析 86 學生數學成績英文成績大一微積分 序號x1x2y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 52 43 65 36 51 38 54 29 24 23 72 78 45 41 39 71 88 48 49 59 43 72 48 44 57 92 64 55 58 63 76 85 64 84 63 86 72 65 74 85 86 77 73 78 1414 判定係數R2=0.64 ，判定總變異被迴歸解釋的百 分比有64%，表示迴歸方程式的預測能力良好。 調整後判定係數 adj R2=0.597 (0.18) ，表 示判定模式良好。 Durbin-Watson檢定，D-W值=3.177不介在 1.5至2.5，表示殘差有輕微無自我相關。 1515 在ANOVA表上，F檢定的p值=0.0020.05， 拒絕 ，表示總體而言，數學成績 (x1)與英文成績(x2)對大一微積分成績影響顯 著。 1616 檢定 i=0否的t檢定的p值0.05的只有數學 ，表示各別而言，數學成績(x1)對大一微積分 成績影響顯著。而英文成績(x2)對大一微積分 成績影響不顯著。廻歸係數的信賴區間，英文 成績的信賴區間包含0，亦表示英文成績(x2)對 大一微積分成績影響約為0，不顯著。 估計的迴歸模式為 大一微積分成績=50.559+0.357*數學成績 +0.163*英文成績 1717 標準化殘差的常態機率圖略呈直線，表示 殘差 滿足常態性 1818 標準化殘差對預測值的散佈圖呈隨機散布的長 條狀，表示變異數恆常性成立且因其殘差隨機 散布，獨立性似亦成立1919 4 羅吉斯迴歸(logistic regression) 目的：估計二元因變數 (或多項因變數) 與自變數 的關係式，可用以預測因變數的值 (做分類)及建 模 二元變數，設 ”成功 ” 機率為p，”失敗 ” (最後一 類) 機率為1-p，模式為 利用逐步迴歸選取重要的自變數 估計 的值，並對每一i檢定 i=0 否 (Wald 檢定) 用適合度2 檢定，判定模式的解釋能力合格否 ( 檢定 ) 5. 預測 值，並可由 值判定Y歸成功 或失敗類 2020 例： Y = 偏好品牌，X1=性別、X2=職業 為自變數做logistic迴歸，以預測偏好品牌 SPSS操作: 點選分析 迴歸方法 二元 logistic 在對話框將偏好口味移至依變量， 性別、職業移至共變量 若點選方法的向前 Wald、向後LR、等，則可做逐步選擇重要自變 數 按類別，將性別、職業移至類別共變量 繼續 按儲存，勾選預測值及殘差等 繼 續 按選項，勾選分類圖、Hosmer- Lemeshow適合度、等 繼續 確定 2121 5 Probit 分析 目的：估計二元因變數 (或多項因變數) 與自變數 的關係式，可用以預測因變數的值 (做分類)及建 模 二元變數，設 ”成功 ” 機率為p，”失敗 ” (最後一 類) 機率為1-p，模式為 其中為標準常態分配的CDF 利用逐步迴歸選取重要的自變數 估計 的值，並對每一i檢定 i=0 否 (Wald檢 定) 用適合度2 檢定，判定模式的解釋能力合格否 (檢 定 ) 5. 預測 值，並可由 值判定Y歸成功 或失敗類 2222 例 研究殺蟲劑的藥效 得實驗資料如右，試 找出一個適當的配適 迴歸模式 SPSS操作: 點選分析 迴歸方法 probit分析 在對話 框將兩個變數移至反 應變數(成功次數)與觀 察值總和，將自變數 移至因子或共變量 若有需要可點選共變 量的轉換，轉換共變 量x成log(x)或ln(x) 勾選probit 分析或 logit分析 確定 殺蟲劑 用量 (dose) 實驗蟲數 (total) 毒死蟲數 (dies) 2.65517 3.874915 5.414625 7.874840 10.285043 2323 JbNeQiTlWo#r%u(y+B3E6H9LcOfRjUmYp!s&w)z0C4F7JaMdPhSkVnZq$u*x-A2D5G8KbNfQiTlXo#r%v(y+B3E6I9LcOgRjUmYp!t&w)z1C4F7JaMePhSkWnZq$u*x+A2D5H8KbNfQiUlXo#s%v(y0B3F6I9LdOgRjVmYq!t&w-z1C4G7JbMePhTkWnZr$u*x+A2E5H8KcNfQiUlXp#s%v)y0B3F6IaLdOgSjVmYq!t*w-z1D4G7JbMeQhTkWoZr$u(x+B2E5H9KcNfRiUmXp#s&v)y0C3F6IaLdPgSjVnYq!t*w-A1D4G8JbMeQhTlWoZr%u(x+B2E6H9KcOfRiUmXp!s&v)z0C3F7IaMdPgSkVnYq$t*x- A1D5G8JbNeQhTlWo#r%u(y+B2E6H9LcOfRjUmXp!s&w)z0C4F7IaMdPhSkVnZq$t*x-A2D5G8KbNeQiTlXo#r%v(y+B3E6I9LcOgRjUmYp!t&w)z1C4F7JaMdPhSkWnZq$u*x-A2D5H8KbNfQiTlXo#s%v(y0B3E6I9LdOgRjVmYp!t&w-z1C4G7JaMePhTkWnZr$u*x+A2E5H8KcNfQiUlXo#s%v)y0B3F6I9LdOgSjVmYq!t&w-z1D4G7JbMePhTkWoZr$u(x+A2E5H9KcNfRiUlXp#s&v)y0C3F6IaLdPgSjVnYq!t*w-z1D4G8JbMeQhTkWoZr%u(x+B2E5H9KcOfRiUmXp#s&v)z0C3F7IaLdPgSkVnYq$t*w- 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