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SPSS多元回歸分析中「排除的變數」是什么意思呢？
2023-05-30
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在 SPSS 中進行多元回歸分析時，有時候會出現「排除的變數」這個選項。這到底是什么意思呢？

簡單來說，「排除的變數」指的是在多元回歸分析中被排除掉的自變量或解釋變量。在進行多元回歸分析時，我們通常會選擇一些自變量來解釋因變量的變化。但是，在實際應用中，可能存在一些自變量與因變量之間并不存在顯著關系，或者與其他自變量高度相關，這些自變量就可以被排除掉。

在 SPSS 中進行多元回歸分析時，我們可以使用逐步回歸（Stepwise Regression）方法來找出最佳的自變量組合。這個方法可以根據變量的顯著性和對模型影響的大小來逐步選擇和排除自變量。在進行逐步回歸分析時，SPSS 會自動計算每個自變量的回歸系數和 t 值，并根據設定的顯著性水平來判斷是否保留這個自變量。

在通過逐步回歸方法選擇了最終的自變量組合后，我們可以再次進行多元回歸分析，這時就可以勾選「排除的變數」。勾選了這個選項后，SPSS 中的回歸分析結果就會顯示出被排除掉的自變量和它們的回歸系數、標準誤、t 值、偏相關系數等信息。

為什么要關注「排除的變數」呢？一方面，了解被排除掉的自變量可以幫助我們更好地理解模型的構建過程，從而對模型的有效性有更深入的認識。特別是當我們在實際應用中發現模型預測效果不佳時，可以通過檢查排除的自變量來判斷是否存在遺漏變量的問題。另一方面，如果后續的數據收集或研究需要，我們也可以選擇重新加入這些被排除的自變量進行分析。因此，了解「排除的變數」對于多元回歸分析的理解和應用都是非常重要的。

總之，在進行多元回歸分析時，我們可以通過逐步回歸方法來找出最佳的自變量組合，并勾選「排除的變數」來了解被排除掉的自變量及其信息。這個方法可以幫助我們更好地理解模型的構建過程，從而更好地應用和解釋分析結果。

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