spss多元线性回归分析.pdf
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1、spss 多元线性回归分析 SPSS多元线性回归分析试验 在科学研究中,我们会发现某些指标通常受到多个因素的影响,如血压值 除了受年龄影响之外,还受到性别、体重、饮食习惯、吸烟情况等因素的影响, 用方程定量描述一个因变量y 与多个自变量x1、x2、x3.之间的线性依存关 系,称为多元线性回归。 有学者认为血清中低密度脂蛋白增高是引起动脉硬化的一个重要原因。现 测量 30 名怀疑患有动脉硬化的就诊患者的载脂蛋白A、载脂蛋白 B、载脂蛋白 E、载脂蛋白、低密度脂蛋白中的胆固醇含量。资料如下表所示。求低密度脂 蛋白中的胆固醇含量对载脂蛋白、载脂蛋白、载脂蛋白、载脂蛋白的 线性回归方程。 表 1 30
2、 名就诊患者资料表 序号载脂蛋 白 A 载脂蛋 白 B 载脂蛋 白 E 载脂蛋 白 C 低密度 蛋白 1 173 106 7.0 14.7 137 2 139 132 6.4 17.8 162 3 198 112 6.9 16.7 134 4 118 138 7.1 15.7 188 5 139 94 8.6 13.6 138 6 175 160 12.1 20.3 215 7 131 154 11.2 21.5 171 8 158 141 9.7 29.6 148 9 158 137 7.4 18.2 197 10 132 151 7.5 17.2 113 11 162 110 6.0 15
3、.9 145 12 144 113 10.1 42.8 81 13 162 137 7.2 20.7 185 14 169 129 8.5 16.7 157 15 129 138 6.3 10.1 197 16 166 148 11.5 33.4 156 17 185 118 6.0 17.5 156 18 155 121 6.1 20.4 154 19 175 111 4.1 27.2 144 20 136 110 9.4 26.0 90 21 153 133 8.5 16.9 215 22 110 149 9.5 24.7 184 23 160 86 5.3 10.8 118 24 112
4、 123 8.0 16.6 127 25 147 110 8.5 18.4 137 26 204 122 6.1 21.0 126 27 131 102 6.6 13.4 130 28 170 127 8.4 24.7 135 29 173 123 8.7 19.0 188 30 132 131 13.8 29.2 122 spss数据处理步骤: ()打开 spss输入数据后,点击“分析”“回归”“线性”。然后将“低 密度脂蛋白” 选入因变量框, 将“载脂蛋白”“载脂蛋白”“载脂蛋白”“载 脂蛋白 C”依次选入自变量框。方法选为“逐步”。 (2)单击“统计量”选项,原有选项基础上选择“R 方变
5、化”。在残差中选 “Durbin-Watson” ,单击“继续”。 (3)单击“绘制” ,将“DEPENDNT ”选入“X2”中,将“*SRESID ”选入“Y” 中,在标准残差图选项中选择“直方图”和“正态概率图”。单击“继续”。 (4)单击“选项”,在原有选项的基础上单击“继续”,最后单击“确定” ,就 完成了。 数据处理结果如下: 输入移去的变量 a 模型输入的变量移去的变量方法 1 载脂蛋白 B . 步进(准则 : F-to-enter 的概 率 = .100)。 2 载脂蛋白 C . 步进(准则 : F-to-enter 的概 率 = .100)。 a. 因变量 : 低密度脂蛋白 上
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