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SPSS-相关性和回归分析〔一元线性方程〕案例解析2023-09-0612:56

任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，〔比方：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿〕，但不是所有相关联的事物都具备因果关系。

下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下：居民总储蓄和“居民总消费〞情况是否具备相关性，如果具备相关性，那相关关系的密切程度为多少。下面以“居民总储蓄〞和“居民总消费〞的调查样本做统计分析，数据如下所示：第一步：我们先来分析“居民总储蓄〞和“居民总消费〞是否具备相关性〔采用SPSS19版本〕1：点击“分析〞—相关—双变量，

进入如下界面：将“居民总储蓄〞和“居民总消费〞两个变量移入“变量〞框内，在“相关系数〞栏目中选择“Pearson"，〔Pearson是一种简单相关系数分析和计算的方法，如果需要进行进一步分析，需要借助“多远线性回归〞分析〕在“显著性检验〞中选择“双侧检验〞并且勾选“标记显著性相关〞点击确定，得到如下结果：

从以上结果，可以看出“Pearson"的相关性为0.821，〔可以认为是“两者的相关系数为0.821〕属于“正相关关系〞同时“显著性〔双侧〕结果为0.000，由于0.000<0.01，所以具备显著性，得出：“居民总储蓄〞和“居民总消费〞具备相关性，有关联。既然具备相关性，那么我们将进一步做分析,建立回归分析，并且构建“一元线性方程〞，如下所示：点击“分析〞--回归----线性〞结果如下所示：将“因变量〞和“自变量〞分别拖入框内

〔如上图所示〕从上图可以看出：“自变量〞指“居民总储蓄〞

,

"因变量〞是指“居民总消费〞点击“统计量〞进入如下界面：在“回归系数〞中选择“估计〞在右边选择“模型拟合度〞在残差下面选择“Durbin-watson(u),点击继续按钮再点击“绘制图〞在“标准化残差图〞下面选择“正太概率分布图〞选项再点击“保存〞按钮，在残差下面选择“未标准化〞〔数据的标准化，方法有很多，这里不介绍啦〕得到如下结果：结果分析如下：1：从模型汇总b

中可以看出“模型拟合度〞为0.675，调整后的“模型拟合度〞为0.652，就说明“居民总消费〞的情况都可以用该模型解释，拟合度相对较高2：从anvoab的检验结果来看〔其实这是一个“回归模型的方差分析表〕F的统计量为：29.057，P值显示为0.000，拒绝模型整体不显著的假设，证明模型整体是显著的3：从“系数a〞这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的T显著性检验等，回归系数常量为：2878.518，但是SIG为：0.452，常数项不显著，回归系数为：0.954，相对的sig为：0.000，具备显著性，由于在“anvoab〞表中提到了模型整体是“显著〞的所以一元线性方程为：居民总消费=2878.518+0.954*居民总储蓄其中在“样本数据统计〞中，随即误差一般叫“残差〞:从结果分析来看,可以简单的认为：居民

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