spss多元回归分析案例 spss如何使用多元逐步回归分析？
spss如何使用多元逐步回归分析？
SPSS采用多元逐步回归分析的方法处理：1。在SPSS的变量视图中，输入五个变量名，这些变量名可以用中文。
2在视图中，分别输入五个变量对应的数据；
3。单击〖分析〗－〖区域〗－〖线性〗按钮，在弹出框中，选择因变量（抑郁评分）为“因变量”，选择其他四个变量为“自变量”，逐步为“方法”，然后直接单击〖确定〗按钮；
4。结果中，R值是回归的决定系数，表示各变量的可解性，分析因变量的程度。在方差分析中，SIG小于0.05证明了回归方程的有效性。常数对应的b值为截距（常数项），其它变量对应的b值为变量的影响系数。变量对应的β值是其标准化影响系数，最大值的因子是影响最大的因子。最后排除的变量是排除的变量，也就是说，此框中的因素对特定变量的影响很小。
spss逐步回归怎样筛选变量？
1. 选择分析回归线性。由于需要建立固体废物产生量与各种用途土地面积之间的多元线性模型，故选取固体废物产生量作为因变量，各种用途土地面积作为自变量。
2. 在自变量筛选法中，选择了最稳定的步长法。然后点击选项按钮，可以看到在分步法条件下，自变量的输入概率值为0.05，删除概率值为0.1，即自变量的输入条件比删除条件更严格。然后单击“确定”输出结果。
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