SPSS-相關(guān)性和回歸分析(一元線性方程)案例解析

SPSS-相關(guān)性和回歸分析（一元線性方程）案例解析2011-09-0612:56任何事物和人都不是以個體存在的，它們都被復(fù)雜的關(guān)系鏈所圍繞著，具有一定的相關(guān)性，也會具備一定的因果關(guān)系，（比如：父母和子女，不僅具備相關(guān)性，而且還具備因果關(guān)系，因為有了父親和母親，才有了兒子或女兒），但不是所有相關(guān)聯(lián)的事物都具備因果關(guān)系。下面用SPSS采用回歸一線性分析的方式來分析一下：居民總儲蓄和“居民

總消費”情況是否具備相關(guān)性，如果具備相關(guān)性，那相關(guān)關(guān)系的密切程度為多少。下面以“居民總儲蓄”和“居民總消費”的調(diào)查樣本做統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)如下所示：GDPJZ元淨(jìng)出□一億美元居民總儲蓄一億元居民消費—億外商-直接投資億美元896440-149.003042.704625.7063.3310202.20-119.704163.365214.1033.3011962.50-37.704642086011.5037.0914928.30-77.507099.947694.1052.9716909.20-66.006996.74868800&6.0018547.9087.4011078.369108.9066.9621617.8080.508478.0210377.70119.77266381043.5013580.7712537.30581.2434634.40-122.2019211.6115774.601114.364662.3064.0026949.2820925.80826.8068260.50167.0039G20.8327082.70912.8267800.00122型34066.3232322.90732.7674462.60404.2028936.7836035.60510.0379552.80435.7024281.3937093.5052102-8205400292.3019214.4439510.20412.238940400241.1030340.4743000.25623.80

第一步：我們先來分析“居民總儲蓄”和“居民總消費”是否具備相關(guān)性（采用SPSS19版本）1:點擊“分析”一相關(guān)一雙變量，進(jìn)入如下界面：將“居民總儲蓄”和“居民總消費”兩個變量移入“變量”框內(nèi)，在“相關(guān)系數(shù)”欄目中選擇“Pearson"，（Pearson是一種簡單相關(guān)系數(shù)分析和計算的方法，如果需要進(jìn)行進(jìn)一步分析，需要借助“多遠(yuǎn)線性回歸”分析）在“顯著性檢驗”中選擇“雙側(cè)檢驗”并且勾選“標(biāo)記顯著性相關(guān)”點擊確定，得到如下結(jié)果：相冥性居民總儲蓄—億元居民消費_億元居民總儲蓄—億元Pearson相關(guān)性1,82<r顯著性（歡側(cè)）.000N1616居民消費_億元Pearson相關(guān)性—顯著性（歡側(cè)〉.000N1616在.朗水平（敦側(cè)）上顯著相關(guān)口從以上結(jié)果，可以看出“Pearson啲相關(guān)性為0.821,（可以認(rèn)為是“兩者的相關(guān)系數(shù)為0.821）屬于“正相關(guān)關(guān)系”同時“顯著性（雙側(cè)）結(jié)果為0.000，由于0.000<0.01，所以具備顯著性，得出：“居民總儲蓄”和“居民總消費”具備相關(guān)性，有關(guān)聯(lián)。既然具備相關(guān)性，那么我們將進(jìn)一步做分析，建立回歸分析，并且構(gòu)建“一元線性方程”，如下所示：點擊“分析”--回歸一-線性”結(jié)果如下所示：

在“回歸系數(shù)”中選擇“估計”在右邊選擇“模型擬合度”在殘差下面選擇"Durbin-watson(u),點擊繼續(xù)按鈕再點擊“繪制圖”在“標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖”下面選擇證太概率分布圖”選項再點擊“保存”按鈕，在殘差下面選擇“未標(biāo)準(zhǔn)化”(數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，方法有很多，這里不介紹啦)得到如下結(jié)果：

系數(shù)m模型非抵堆化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)綾誤差試用版12378.5103721.319.774.452居民總儲蓄一億元.954.177.3215390.000a.因變星居民消費一億元系數(shù)相關(guān)日複型居民總儲蓄—億元1相關(guān)性居民總儲蓄—億元1.000協(xié)方差居民總儲蓄一億元.031a.閡變量居民消費一億元菇差竦計量日極小值極犬值標(biāo)淮偏差N'預(yù)測值57S2.467340692.5859196S1.420111316.0520116殘差fL-13609.8857413293.44531.000007354.7737016標(biāo)淮預(yù)測值-1.22S1.S57'.0001.00016標(biāo)淮殘差-1.6742.250.000.966a.因變量居民消費一億元結(jié)果分析如下：:從模型匯總b中可以看出“模型擬合度”為0.675，調(diào)整后的“模型擬合度”為0.652，就說明“居民總消費啲情況都可以用該模型解釋，擬合度相對較高:從anvoab的檢驗結(jié)果來看（其實這是一個“回歸模型的方差分析表）F的統(tǒng)計量為：29.057，P值顯示為0.000，拒絕模型整體不顯著的假設(shè)，證明模型整體是顯著的:從“系數(shù)a”這個表可以看出“回歸系數(shù)，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，回歸系數(shù)的T顯著性檢驗等，回歸系數(shù)常量為：2878.518，但是SIG為：0.452，常數(shù)項不顯著，回歸系數(shù)為：0.954，相對的sig為：0.000，具備顯著性，由于在“anvoab”表中提到了模型整體是“顯著啲所以一元線性方程為：居民總消費=2878.518+0.954*居民總儲蓄其中在“樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計”中，隨即誤差一般叫“殘差”：從結(jié)果分析來看，可以簡單的認(rèn)為：居民總儲蓄每增加1億，那居民總消費將會增加0.954億提示：對于回歸參數(shù)的估計，一般采用的是“最小二乘估計法”原