1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件
2、接下来就是开始做回归分析建立模型,研究其变化趋势,因为回归分析分为线性回归和非线性回归,分析它们的办法是不同的,所以先要把握它们的变化趋势,可以画散点图,点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】
3、选择【简单分布】,并点击【定义】,这种散点图是我们常见的,而其他几种都比较复杂,用到这儿就把简单问题复杂化了。
4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴,然后点击确定,其他都不要管,然后得到散点图,可以看出x轴和y轴明显呈线性关系,所以接下来的回归分析就要用线性回归方法,假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。
5、点击【分析】---【回归】---【线性】
6、在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量,其他的选项用默认设置即可,其他的选项只是用来更加精确地去优化模型
7、接下来就是结果分析了,一共在输出文档中弹出了四张表其中【系数表】就是所求出来的模型,根据B列写出函数表达式,这道题就是y=1.594x+26.659,sig均小于0.05表示自变量对因变量有显着影响。
8、【Anova表】表示分析结果,主要看的是F和Sig值,F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的,
9、【模型汇总表】中R表示拟合优度,值越接近1表示模型越好。至此回归分析就完成了图中的这个模型就是比较合理的。
1、SPSS中文版使用方便,大部分的操作都可以直接使用鼠标拖拽处理。
2、帮助分析人员自动模拟许多可能的结果。
3、SPSS中文版提供各种回归和高级统计程序。
4、可对非数值型变量进行模拟,无需将其记录为数值变量。
5、可以排除特定类别,能够显示缺少值的单元格,并可将小计添加到表中。
6、具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。
7、用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择模块。
8、无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。
1、全面的统计工具
在一体化的集成界面中工作,运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。
2、与开放源码集成
通过专门扩展,利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展,或者构建您自己的扩展并与同行共享,以创建个性化解决方案。
3、轻松进行统计分析
使用简单的拖放界面来访问各种功能,并跨多个数据源工作。此外,灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。
4、数据准备
轻松识别无效值,查看缺失数据的模式,汇总变量分布,并使用为名义属性设计的算法。
5、查看定价并购买
创建更可靠的模型,测试其稳定性,并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计信息
分析具有唯一特征的数据,描述因变量和自变量之间的关系,并分析事件历史记录和持续时间数据。
7、回归
预测包含多个类别的分类结果,构建非线性关系模型,并从数十种可能性中找到最佳预测变量。
8、定制表格
汇总相关数据,以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft® Office 应用程序中。
9、缺失值
检查数据,发现缺失的数据模式,然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。
10、类别
直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据,并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。
11、复杂样本
通过将样本设计融入至调查分析中,计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。
12、联合分析
通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模,更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。
13、准确测试
分析数据库中的偶发事件,或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预测
无论数据集大小或变量数目多少,都能快速可靠地预测未来状况,同时高效地更新和管理预测模型。
15、决策树
创建分类和决策树,帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系,并预测未来事件。
16、直接营销
执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。
17、神经网络
探究数据中微妙或隐藏的模式,发现数据中更复杂的关系,进而生成性能更佳的预测模型。
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