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1、SPSS-SPSS-相关性和回归分析（一元线性方程）案例解析相关性和回归分析（一元线性方程）案例解析2011-09-06 12:56任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。下面用 SPSS 采用回归线性分析的方式来分析一下：居民总储蓄 和“居民总消费”情况是否具备相关性，如果具备相关性，那相关关系的密切程度为多少。下面以“居民总储蓄”和“居民总消费”的调查样本做统计分析，数据如下所示：第一步：我们先
2、来分析“居民总储蓄”和“居民总消费”是否具备相关性（采用SPSS 19 版本）1：点击“分析”相关双变量，进入如下界面：将“居民总储蓄”和“居民总消费”两个变量移入“变量”框内，在“相关系数”栏目中选择“Pearson，（Pearson 是一种简单相关系数分析和计算的方法，如果需要进行进一步分析，需要借助“多远线性回归”分析）在“显著性检验”中选择“双侧检验”并且勾选“标记显著性相关”点击确定，得到如下结果：从以上结果，可以看出“Pearson的相关性为 0.821，（可以认为是“两者的相关系数为 0.821）属于“正相关关系”同时“显著性（双侧）结果为 0.000，由于0.0000.01，所
3、以具备显著性，得出：“居民总储蓄”和“居民总消费”具备相关性，有关联。既然具备相关性，那么我们将进一步做分析,建立回归分析，并且构建“一元线性方程”，如下所示：点击“分析”-回归-线性”结果如下所示：将“因变量”和“自变量”分别拖入框内（如上图所示）从上图可以看出：“自变量”指“居民总储蓄”,因变量”是指“居民总消费”点击“统计量”进入如下界面：在“回归系数”中选择“估计”在右边选择“模型拟合度”在残差下面选择“Durbin-watson(u),点击继续按钮再点击“绘制图”在“标准化残差图”下面选择“正太概率分布图”选项再点击“保存”按钮，在残差下面选择“未标准化”（数据的标准化，方法有很多，
4、这里不介绍啦）得到如下结果：结果分析如下：1：从模型汇总 b 中可以看出“模型拟合度”为 0.675，调整后的“模型拟合度”为0.652，就说明“居民总消费”的情况都可以用该模型解释，拟合度相对较高2：从 anvoa b 的检验结果来看（其实这是一个“回归模型的方差分析表）F 的统计量为：29.057，P 值显示为 0.000，拒绝模型整体不显著的假设，证明模型整体是显著的3：从“系数 a”这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的 T 显著性检验 等，回归系数常量为：2878.518，但是 SIG 为：0.452，常数项不显著，回归系数为：0.954，相对的sig 为：0.000，具备显著性，由于在“anvoa b”表中提到了模型整体是“显著”的所以一元线性方程为：居民总消费=2878.518+0.954*居民总储蓄其中在“样本数据统计”中，随即误差 一般叫“残差”:从结果分析来看,可以简单的认为：居民总储蓄每增加 1 亿，那居民总消费将会增加 0.954 亿提示：对于回归参数的估计，一般采用的是“最小二乘估计法”原则即为：“残差平方和最小“