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SPSS數據分析—多重線性回歸
2017-09-14
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SPSS數據分析—多重線性回歸

只有一個自變量和因變量的線性回歸稱為簡單線性回歸，但是實際上，這樣單純的關系在現實世界中幾乎不存在，萬事萬物都是互相聯系的，一個問題的產生必定多種因素共同作用的結果。

對于有多個自變量和一個因變量的線性回歸稱為多重線性回歸，有的資料上稱為多元線性回歸，但我認為多元的意思應該是真的因變量而非自變量的，而且多重共線性這個說法，也是針對多個自變量產生的，因此我還是贊同叫做多重線性回歸。

多重線性回歸是適用條件和簡單線性回歸類似，也是自變量與因變量之間存在線性關系、殘差相互獨立、殘差方差齊性，殘差呈正態分布，但是由于自變量多于1個，因此還需要要求自變量之間不存在相關性，即不存在多重共線性，但是完全不存在相關的兩個變量是不存在的，因此條件放寬為只要不是強相關性，都可以接受。

多重線性回歸在SPSS中的操作過程和簡單線性回歸一樣，只是設置的內容多了一些，并且由于考察的信息較多，建議設定分析步驟，常用的步驟為
1.繪制散點圖，判斷是否存在線性趨勢
2.初步建模，包括設定變量篩選方法
3.殘差分析，分析建模之后的殘差的正態性，獨立性，方差齊性等問題
4.強影響點和多重共線性的判斷
5.根據以上分析結果修正模型，并重復3-4，直到模型達到最優效果

分析—回歸—線性



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