spss第十講線性回歸分析-資料下載頁
2025-05-07 18:13本頁面
【正文】 Sig） ， 表明整個方程是顯著的 ， 也就是說自變量與因變量之間具有顯著的線性關(guān)系 。 但這并不意味著每個自變量與因變量都具有顯著的線性關(guān)系 ， 具體的結(jié)論還需要看后面對每個自變量的回歸系數(shù)的檢驗結(jié)果 。 結(jié)果三：回歸系數(shù)表 結(jié)果三告訴我們什么？ 表中 B欄的非標準化回歸系數(shù)表明： –第一 ， 在控制了其他變量之后 ， 男性比女性的月收入高約 137元； –第二 ， 小學 、 初中和高中程度的受訪者的月收入 ， 與大專及以上教育程度的受訪者月收入相比 ， 分別低了約 112元 、 80元和 66元； –第三 ， 年齡每增加一年 ， 月收入就降低約 2元 結(jié)果三告訴我們什么？ 由此我們可以得到回歸方程式 ： y＝ ＋ 性別－ 小學－ 初中－ 高中－ 年齡 結(jié)果三告訴我們什么？ 表中 Beta欄的標準化回歸系數(shù)的絕對值可以用于比較各個自變量之間對因變量的貢獻大小： 性別 () 小學 () 初中 () 高中 () 年齡 () 結(jié)果三告訴我們什么？ Sig欄中每個回歸系數(shù)的顯著度水平 ， 表明各自所對應(yīng)的那個自變量與因變量之間是否存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系 從結(jié)果看 ， 所有回歸系數(shù)的顯著度 （ 即 P值 ）都小于 ， 由此 ， 我們可以認為性別 、教育和年齡都會影響受訪者的月收入 。 練習題 利用 spss自帶的 1991的美國 GSS數(shù)據(jù) ， 進行以下分析： – 用一元線性回歸分析種族對職業(yè)聲望的影響 – 用一元線性回歸分析教育對職業(yè)聲望的影響 – 用多元線性回歸分析種族 、 性別 、 年齡和教育對職業(yè)聲望的影響
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