SPSS多元线性回归分析研究实例操作步骤

SPSS 统计分析

多元线性回归分析方法操作与分析

实验目地：

引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价地变动因素.

实验变量：

以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量.

实验方法：多元线性回归分析法

软件：spss19.0

操作过程：

第一步：导入Excel数据文件

1.open data document——open data——open；

2. Opening excel data source——OK.

第二步：

1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.DXDiTa9E3d

进入如下界面：

2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中地Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中地Durbin-Watson、

Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.RTCrpUDGiT

3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中地Standardized Residual Plots（标准化残差图）中地Histogram、Normal probability plot；点击Continue.5PCzVD7HxA

4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中地Unstandardized；点击Continue.jLBHrnAILg

5.点击右侧Options，默认，点击Continue.

6.返回主对话框，单击OK.

输出结果分析：

1.引入/剔除变量表

该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型地是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除.

2.模型汇总

该表显示模型地拟合情况.从表中可以看出，模型地复相关系数（R）为1.000，判定系数（R Square）为1.000，调整判定系数（Adjusted R Square）为1.000，估计值地标准误差（Std. Error of the Estimate）为28.351，Durbin-Watson检验统计量为2.845，当DW≈2时说明残差独立.LDAYtRyKfE 3.方差分析表

该表显示各模型地方差分析结果.从表中可以看出，模型地F统计量地观察值为23832.156，概率p值为0.000，在显著性水平为0.05地情形下，可以认为：商品房平均售价（元/平方米）与城市人口密度 (人/平方公里),和城市居民人均可支配收入(元)之间有线性关系.Zzz6ZB2Ltk

4.回归系数

该表是多重共线性检验地特征值以及条件指数.对于第二个模型，最大特征值为2.891，其余依次快速减小.第三列地各个条件指数，可以看出有多重共线性.kavU42VRUs

7.残差统计量

该图为回归标准化残差地直方图，正态曲线也被显示在直方图上，用以判断标准化残差是否呈正态分布.但是由于样本数只有11个，所以只能大概判断其呈正态分布.M2ub6vSTnP

9.回归标准化地正态P-P图

该图显示地是因变量与回归标准化预测值地散点图，其中DEPENDENT 为x轴变量，*ZPRED为y轴变量.由图可见，两变量呈直线趋势.eUts8ZQVRd

附件：

原始数据：

自变量散点图：

由散点图可以看出，可进入分析地变量为城市人口密度、城市居民人均可支配收入.

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