spss第十講_線性回歸分析(參考版)
2025-05-10 18:13本頁(yè)面
【正文】 練習(xí)題 利用 spss自帶的 1991的美國(guó) GSS數(shù)據(jù) ， 進(jìn)行以下分析： – 用一元線性回歸分析種族對(duì)職業(yè)聲望的影響 – 用一元線性回歸分析教育對(duì)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(duì)職業(yè)聲望的影響 。 但這并不意味著每個(gè)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(duì)每個(gè)自變量的回歸系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果 。 與例 1中的確定系數(shù)相比 ， 提高了 個(gè)百分點(diǎn) 。 由于例題中的教育變量是個(gè)四分類的定序變量，因此我們需要設(shè)置三個(gè)“ 1”、“ 0”取值的虛擬教育變量： edu edu2和 edu3，分別用來(lái)表示“小學(xué)”、“初中”和“高中”，將“大專及以上”教育類別作為參照項(xiàng)，其余三個(gè)類別分別與其進(jìn)行比較。 從表中顯著度 ， 可以發(fā)現(xiàn)性別對(duì)收入的影響是非常顯著的 。 而在多元回歸分析中 ， 則有可能是不同的 。 從表中 B＝ ， 可以發(fā)現(xiàn)男性比女性的平均月收入多 （ 由于在設(shè)定虛擬變量時(shí) ，將女性取值為 “ 0”， 因此這里以女性為參照項(xiàng) ） 。 注意 步驟 9：點(diǎn)擊“ Regression”中的“ Linear”，彈出對(duì)話框 步驟 10：選擇因變量“月收入”和自變量“性別” 點(diǎn)擊“ OK”，結(jié)果一：確定系數(shù)表 結(jié)果一告訴我們什么？ 表格中的 R、 R Square和 Adjusted R Square都是用于表示模型的 解釋能力 通常選擇 Adjusted R Square作為我們的結(jié)論依據(jù) ， 調(diào)整后的 R平方越大 ， 說(shuō)明性別和收入的線性關(guān)系越強(qiáng) ， 即性別對(duì)收入的解釋力越
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