spss多元线性回归分析结果解读

1、spss多元线性回归分析结果解读今天我们来学习多元线性回归分析，它用来评价一个因变量和多个自变量之间关系的统计方法。除了需要满足一元线性回归的条件之外，多元线性回归还需要满足【多个自变量不存在多重共线】的条件，多元线性回归需要满足如下条件。（1）自变量和因变量在理论上有因果关系；（2）因变量为连续型变量；（3）各自变量与因变量之间存有线性关系；（4）残差要满足正态性、独立性、方差齐性。（5）多个自变量不存在多重共线性其中，线性（Linear）、正态性（Normal）、独立性（independence）、方差齐性（Equal Variance），俗称LINE，是线性回归分析的四大基本前提条件。这

2、里稍微解释它们概念：Q1线性：解释自变量X和因变量Y必须要有线性关系吗？-不是！只有当X是连续型数据或者等级数据（不设哑变量）时，才要求X与Y有线性的关系。当X是二分类或无需多分类，没有线性条件的要求。Q2独立性：要求因变量Y各观察值相互独立吗？-不是，是要求残差是独立的。Q3正态性：要求因变量Y各观察值正态分布吗？-不是，是要求残差正态分布。Q4方差齐性：要求不同的解释变量X时，因变量Y方差相等吗？-没错，但是对于多元线性回归分析，更加合理的理解是在不同Y预测值情况下，残差的方差变化不大。Q5：一定要严格满足LINK吗？-如果回归分析只是建立自变量与因变量之间关系，无须根据自变量预测因变量的

3、容许区间和可信度等，则方差齐性和正态性可以适当放宽。何为残差？残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。我们以一元线性回归为例，它只有一个自变量，其模型可以表示为：上述公式是基于样本得到的结果，b0和b1均为统计量。若该公式拓展到总体人群，则为：值得注意的是，这里x是真实的变量值x，而y带了一顶帽子，并非是y的真实值，而是成为y的预测值或者估计值。实际上，x和y没有严格上一一对应的关系，通过x产生的预测值，是接近于y但不等于y。y预测值与y真实值之间的差值我们称之为残差。残差反映了除了x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响，是不能由x和y之间的线性关系所解释的变异性。可以

4、这么来理解：我们对y的预测是不可能达到与真实值完全一样的，因此必然会产生误差，我们就用来表示这个无法预测的误差。我们通过引入了可以让模型达到完美状态，也就是理论的回归模型。结合残差，真实的y和x关系如下：同样的，多个自变量存在的情况下，多重线性回归模型的表示如下：其中，bk、k：回归系数，在多重线性回归中，被称之为偏回归系数，表示每个自变量都对y部分的产生了影响。意义与简单线性回归结果相似，反映的是x对y的影响力，是当x每改变一个观测单位时所引起y的改变量。这里e是样本的预测值与测量值的差别，是总体中预测值与真实值的差别。戴了帽子的y预测值的变异性是解释变量x们能够预测和解释的。一般情况下，成

5、功的线性回归模型实现：（1）残差是一个期望为0的随机变量，即E()=0（2）对于预测值的所有值，的方差2都相同（3）残差是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立，即N(0,2)何为多重共线？当2个或多个自变量高度相关时，就会出现多重共线。它不仅影响自变量对因变量变异的解释能力，还影响整个多重线性回归模型的拟合。一、实战案例小白研究运动员训练比赛满意感与成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊等变量之间关系，试建立多元线性回归方程（部分数据如下，完整数据请回复【小白数据】下载）。该案例研究运动员训练比赛满意感与多个自变量（成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊）之间的关系。从专业知识上可认

6、为成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊是可以预测训练比赛满意感的。二、统计策略统计分析策略口诀“目的引导设计，变量确定方法”（啥意思？请点击此处复习一张脑图搞定！统计方法选择）针对上述案例，扪心五问。Q1：本案例研究目的是什么？A：关联研究，探讨多个自变量与因变量之间的因果关系。Q2：分析的组数是多少呢？A：五组数据。Q3：本案例属于什么研究设计？A：调查研究Q4：有几个变量？A：有五个变量。分别是成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、训练比赛满意感、自尊。（训练比赛满意感为因变量，成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊为自变量）Q5：残差是否具有独立性、方差齐性和正态分布？A：需要

7、检验残差是否满足独立性、方差齐性和正态性。Q6：各自变量之间是否存在多重共线性？A:需要检验概括而言，如果数据满足以下条件，则采用多元线性回归分析。三、SPSS操作（一）绘制散点图对于线性关系的条件，一般要求当x是连续型变量或者等级变量时，需绘制散点图探讨与y是否存在着线性趋势的关系；如x为二分类或者无序多分类，无须绘制散点图。本例绘制成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊与训练比赛满意感之间关系的散点图分析。具体操作如下。Step1：图形图形画板模板选择器Step2：按Shift选择左边的对话框所有的变量，同时点击【散点图矩阵】，点击【确定】。输出结果如下，重点关注最后一行，即各自变量（

8、成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊）与因变量（训练比赛满意感）之间线性关系。从图中可知，各自变量与因变量之间存有线性关系。（二）线性回归分析操作Step1:依次点击“分析回归线性Step2:将“训练比赛满意感”纳入“因变量”；将成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊放入“自变量”；方法选择“输入”Step3:点击“统计”默认选项“估算值”；“模型拟合”；另选择“durin waston(德宾-沃森)和“描述”。设置完后，点击“继续”。Step4:在弹出“线性回归：图”对话框中将“*ZRESID”（标准化残差）放入Y轴中，将“*ZPRED”（标准化预测值）放入X轴中，勾选“直方图”和

9、“正态概率图”，单击“继续”。点击“确定”。Step5:点击“保存”后勾选预测值的“未标准化”和“残差的未标准化”。四、结果解读第一，呈现的是R方结果和残差独立性检验（德宾沃森检验）：模型摘要是判断两者之间线性关系的重要指标，也反映了回归的拟合程度。一般情况下，看的是“调整”，该值相对不受自变量个数的影响，结果更为可靠。本例包括多个自变量，建议报告调整=0.487。表明“所有自变量”解释“训练比赛满意感”的48.7%变异。德宾沃森检验若结果在0-4之间，基本可认为数据独立性符合。本例的德宾沃森值为1.761，符合独立性。第二个结果为方差分析（ANOVA）：主要探讨模型的是否成功建成。本案例F=

10、24.464，P0.001，说明至少有一个自变量解释了一部分的因变量的变异，从而使得回归变异变大，残差变异减少，模型成功建立。值得注意的是，本题“平方”和即变异程度（离均差平方和），=回归变异平方和/总的平方和=1807.759/3562.760=0.507。因此方差分析和结果同出一源，方差分析侧重于分析模型是否成功，侧重于探讨模型有多成功(相当于效应量)。如果P0.05，就说明多重线性回归模型中至少有一个自变量的系数不为零。同时，回归模型有统计学意义也说明相较于空模型，纳入自变量有助于预测因变量，或说明该模型优于空模型。第三个结果，回归分析的主要结果：计算回归系数、并对回归系数进行假设检验，

11、探讨影响因素。本研究结果显示：成就感降低（b=-0.72，=-0.353，P0.001）、情绪体力耗竭（b=-0.358，=-0.209，P=0.009）和自尊（b=0.604，=0.352，P0.001）均会影响训练比赛满意感。其中，成就感降低和情绪体力耗竭负向预测（因为回归系数为负）训练比赛满意感，而自尊正向预测（因为回归系数为正）训练比赛满意感。运动负评价不会影响训练比赛满意感（b=-0.106，=-0.052，P=0.552）。共线性统计包括方差膨胀因子（VIF）和容差两个指标，事实上，VIF=容差的倒数（1/容差），我们只需要判断其中一个指标即可。如果容忍度小于0.1（或方差膨胀因子

12、大于10），提示数据存在多重共线性。在本研究中，所有容忍度值都大于0.1（最小值为0.639），说明本研究自变量多重共线不严重。第四个结果，由于本例选择计算残差和预测值，可以通过下表来看预测值和残差结果在数据库中，可以发现增加了PRE_1（预测值）和RES_1（残差），两组相加，刚好是y“训练比赛满意感”第五个结果，残差直方图和P-P图。可以看出，本例残差直方图服从正态分布，且均数接近于0，标准差接近于1（标准正态分布），这意味着线性回归在正态性条件是达到的。P-P图也表明满足正态性条件。第六个结果，残差图。残差图的x、y轴分别是因变量预测值的标准化值和残差的标准化值（一般x轴是预测值的标准化

13、值）。本例从图形来看，标准化残差图分布在0值周围，基本是上下对称分布，分布特征不随预测值的增加而发生改变，意味着数据方差齐性、独立性条件符合。五、规范报告规范报告有多种方式，本公众号只提供一种方式供参考。1、规范表格2、规范文字采用多元线性回归分析结果显示，回归方程显著，F=24.464，p0.001。其中，成就感降低（=-0.353，P0.001）、情绪体力耗竭（=-0.209，p=0.009）显著负向预测训练比赛满意感，自尊（=-0.352，p0.001）显著正向预测训练比赛满意感。运动负评价不能预测训练比赛满意感（=-0.596，p=0.552）。这些变量共解释训练比赛满意感48.70%的变异。六、划重点1、多元线性回归分析本质上是探讨变量之间相关关系，只有在理论上满足多个自变量与因变量之间存在因果关系，才可开展回归分析。此外，即使回归分析显著，在解释因果关系也需谨慎。2、多元线性回归中的因变量需满足连续型变量；自变量可以分类变量、次序变量和连续型变量。3、如果自变量为连续型变量，则需