回归分析SPSS步骤:婴儿学步。

1.研究目标和假设的定义

确定预测的目的变量和说明变量。

根据已有的知识和理论建立假设。

2.准备数据

输入数据并干净无误。

创建目的变量和解释变量。

处理缺失值和异常值。

3.执行回归分析。

从菜单中选择“分析”“回归”“线性”。

目的变量为“因变量”，说明变量为“自变量”。

选择合适的模型(例如，逐步回归、逐步回归、强制输入)。

4 .评估模型适合度。

检验模型的统计显著性(用F检验)。

评估决策系数(R2)和调整后的决策系数(R2adj)，确定模型的解释力。

5.解释系数。

确定各个说明变量会对目的变量产生怎样的影响。

说明回归系数的意义。

评估变量之间的相关性。

6.残疾的诊断

检查残差图来确定图案和异常值。

残差统计量(多宾?沃森统计量等)来评估自相关和异方差。

7 .验证和解释模型。

为了验证模型使用交叉验证或其他方法。

考虑模型的实用性和外部有效性。

根据回归分析的结果得出结论。

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