信息分析與決策chapert4-5回歸分析3-2-資料下載頁(yè)
2025-02-26 16:52本頁(yè)面
【正文】 慮采用 Backwards篩選 策略，讓 SPSS自動(dòng)完成解釋變量的選擇問(wèn)題，進(jìn)一步觀測(cè)每步檢測(cè)的變化，并進(jìn)行 殘差分析 。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Step3:采用Backwards策略 ，逐步完成回歸方程的建立，并進(jìn)行殘差分析。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report1: Model Summary(Backwards) 經(jīng)歷了 6步完成回歸方程的建立。整個(gè)建立過(guò)程中， 隨著解釋變量的不斷減少方程的擬合優(yōu)度下降了 。說(shuō)明了判定系數(shù)自身的特性，同時(shí)表明 建立回歸方程并不是以一味追求高的擬合優(yōu)度為唯一目標(biāo)，重點(diǎn)要考察自變量是否對(duì)因變量有貢獻(xiàn) 。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report1: Model Summary(Backwards) 依次剔除模型的變量分別為 “專著數(shù)”“投入高級(jí)職稱的人年數(shù)”“投入科研事業(yè)費(fèi)”“獲獎(jiǎng)數(shù)”“論文數(shù)” 。這些變量系數(shù) t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的 p值均大于顯著性水平 。表明其偏回歸系數(shù)與 0無(wú)差異，不應(yīng)留在模型中。最終保留在方程中的變量是 投入人年數(shù) 。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report2: ANOVA 方差分析報(bào)告 第六個(gè)模型為最終的方程 ?；貧w方程的顯著性檢驗(yàn)概率 p值小于顯著性水平 ?(),因此 被解釋變量與解釋變量間的線性關(guān)系顯著，建立線性模型是恰當(dāng)?shù)摹? 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report3: Coefficients 系數(shù)報(bào)告展示了每個(gè)模型中各個(gè)自變量的偏回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)的情況。 前五個(gè)模型中均存在回歸系數(shù)不顯著地自變量，因此這些方程都不可用。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report3: Coefficients 模型 六自變量 系數(shù)通過(guò)檢驗(yàn)，線性相關(guān)顯著，最終的回歸方程為 立項(xiàng)課題數(shù) = + 意味著投入人年數(shù)每增加一個(gè)單位使立項(xiàng)課題數(shù)平均增加 。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report4: Excluded Variables 該表展示了變量剔除出方程的過(guò)程 。數(shù)據(jù)意義為：在剔除其他變量的情況下，若該變量保留在模型中，其標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)， t檢驗(yàn)值及其概率，以及偏相關(guān)系數(shù)。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Report4: Excluded Variables 如模型 3，剔除 投入高級(jí)職稱的人年數(shù) 的情況下，若 保留專著數(shù) ，其標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 ，但回歸系數(shù)的檢驗(yàn)不顯著 (p=). 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 利用 圖形進(jìn)行 殘差分析 ， 繪制殘差的正態(tài)分布累積概率圖 。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 殘差累計(jì)概率圖 數(shù)據(jù)點(diǎn)圍繞基準(zhǔn)線還 存在一定的規(guī)律性 。進(jìn)一步進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化殘差的非參數(shù)檢驗(yàn)。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 保存標(biāo)準(zhǔn)化殘差值 ，為后續(xù)分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 標(biāo)準(zhǔn)化殘差與正態(tài)分布的差異檢測(cè) 即殘差均值為 0的 正 態(tài)性分析 Command: Analyze? Nonparametric Test ?1Sample KS 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 檢驗(yàn)結(jié)果 統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為 ，對(duì)應(yīng)的概率值為 ，說(shuō)明 殘差序列與正態(tài)分布不存在顯著差異 ，殘差 滿足了線性模型的前提要求 。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 異方差分析 ： 觀察標(biāo)準(zhǔn)化殘差隨標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的變化的 散點(diǎn)圖 X軸為標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)測(cè)值 Y軸為標(biāo)準(zhǔn)化的殘差值 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 圖中可見(jiàn)，隨著標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的變化， 殘差點(diǎn)在 0線周圍隨機(jī)分布 ，但殘差的 等方差性并不完全滿足，方差似乎有增大的趨勢(shì)。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 進(jìn)一步檢驗(yàn) 方差與預(yù)測(cè)值之間的線性相關(guān)性。采用 Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù) 。保存標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)測(cè)值 Standardized Predicted Value. Command: Analyze? Correlate? Bivariate 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 Correlations 殘差與預(yù)測(cè)值的 Spearman等級(jí) 相關(guān)系數(shù)為 ，且檢驗(yàn)并不顯著 ，因此可認(rèn)為異方差現(xiàn)象并不明顯。 高校社會(huì)科學(xué)研究中的立項(xiàng)問(wèn)題 總結(jié)： 采用 Backward策略，我們 明確了對(duì)立項(xiàng)課題起作用的 主要因素 (投入年人數(shù) )。分析出描述高校立項(xiàng)課題數(shù)的回歸模型 立項(xiàng) 課題數(shù) =+ 該模型通過(guò)了一系列檢驗(yàn)并滿足線性回歸模型構(gòu)建的前提條件。因此可以 通過(guò)設(shè)定投入的人年數(shù)預(yù)測(cè)立項(xiàng)課題數(shù)。 演講完畢，謝謝觀看！
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