spss回归分析(spss回归方程显著性检验)

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在我们的教程中，详细介绍了SPSS线性回归分析。虽然线性回归可以满足大部分数据分析，但在现实中，它并不能适用于所有的数据。当我们无法确定因变量和自变量之间的关系是线性的还是其他非线性的模型关系时，那么就需要用曲线回归来确定因变量和自变量之间哪种模型最合适。

下面是几个样本的人数和beta指标的数据。我们要分析人数和beta指标之间是一种什么样的关系，或者说什么类型的模型最适合(图1)。

图1图1

曲线回归的操作步骤:

①点击“分析”-“回归”-“曲线估计”(图2)

图2图2

②选择β指数进入因变量列，人数进入自变量列(图3)。

图3图3

③勾选以下模型中除“Logistic”以外的所有模型，因为Logistic模型需要因变量作为分类变量，这显然不合适(图4)，点击确定。

图4图4

④分析结果

图5图5

从上表可以看出:观察拟合度指数的R平方，发现三次模型的R平方最高，为98%。因此可以得出，人数与β指数拟合度最高的模型是三次模型。

图6图6

从上图(图6)也可以看出，圆圈是实际数据，与之最匹配的确实是三次模型曲线，与图5的计算结果一致。

表示自变量个数与因变量β之间关系的函数表达式，最合适的是三次函数表达式。如何编写三次函数表达式将在以后的文章中进一步详细解释。以上就是今天讲解的SPSS曲线回归分析的应用和操作的详细说明。请注意！

这门课到此为止。感谢您的耐心！每日更新，敬请关注！

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