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执行Analyze Regression Linear命令，打开如下对话框： 7.1线性回归分析 建立多重回归方程的方法： Enter（强迫引入法） Stepwise（逐步回归法） Remove（强迫剔除法） Backward（后向逐步法） Forward（前向逐步法） 单击Statistics按钮，打开如下Linear Regression: Statistics对话框： 回归系数 回归系数的估计值b及标准误差（SEB），标准化回归系数（Beta），系数b的t值及双尾显著性水平（Sig.） 残差统计量 模型的拟合参数 单击Plots按钮，打开如下Linear Regression: Plots对话框：用于获得回归方程中变量的散点图，可以选择如下变量Y（纵轴变量）和X（横轴变量） 标准化残差图 标准化残差的P-P图 产生所有的偏残差图 标准化残差的直方图 单击Save按钮，打开如下Linear Regression: Save对话框： 预测值 另存为新文件 影响统计量 预测区间 将模型文件另存为XML格式文件 单击Options按钮，打开如下Linear Regression: Options对话框： 逐步回归方法的准则 线性回归方程中含有常数项 缺失值 THANK YOU SUCCESS * * 可编辑 4.3 数据探索过程 执行Analyze Descriptive Statistics Explore，打开数据探索对话框： 因变量框 因素框 观测量标记 Display栏中有3个选项,选择Statistics时,Statistics功能按钮处于激活状态(Plots按钮关闭),输出时仅显示描述统计量表;选择Plots时,Plots功能处于激活状态(Statistics按钮关闭)输出时只显示图形;选择Both时,则二者同时显示. Descriptives:输出结果显示均值,中位数,5%调整平均数等描述统计量值 M-estimators:输出结果显示4种描述集中趋势的稳健极大似然估计量 Outliers:输出结果将分别显示5个最大的和最小的观测值 Percentiles:输出结果将显示5%,10%,25%,50%,75%,90%,95%的百分数 单击Statistics按钮，激活如下对话框。 Factor levels together:将每个因变量对于不同分组的箱图并列显示 Dependents together:对每个分组变量,将不同因变量的箱图并列显示 None:不显示箱图 Stem-and-leaf:显示茎叶图 Histogram:显示直方图 Normality plots with test:显示附检验的正态概率图和无趋势概率图 单击Plots按钮，激活如下对话框： 箱图 在主对话框中,单击Options按钮打开选项对话框： Exclude cases listwise:剔出分析的因变量观测值中的缺失值 Exclude cases pairwise:凡有缺失值的观测量全部剔出 Report values:将分组变量中的缺失值归结为一组,输出时作为附 加组列出 4.4 多维交叉表过程 打开一个数据文件，执行Analyze Descriptive Statistics Crosstabs，打开如下对话框： 对每个层变量分类中每一个行变量和列变量的组合输出一张分簇的条形图 不输出多维分布表 单击Statistics按钮，打开Statistics对话框： Chi-square:对行变量和列变量的独立性进行卡方检验 Correlations:计算Pearson相关系数，用于检验两个变量的线性相关程 度；计算Spearman相关系数，用于检验秩排序之间的关联度。 对定类测度或名义测度的数据资料，可选择此栏选项。 若数据属于定序测度的数据资料，可选择此栏选项。 选项Eta系数反映行列变量的关联程度，取值在0～1之间。 单击Cell按钮，打开Cell Display（单元格显示）对话框： Counts栏：用于选择交叉表单元格中频数显示格式 Percentages栏：用于选择交叉表单元格中百分比显示格式 Residuals栏：用于选择交叉表单元格中参差显示格式 单击Format按钮，打开表格格式对话框： Ascending:以升序显示 Descending:以降序显示 4.5 比率统计过程 打开一个数据文件，执行Analyze Descriptive Statistics ratio，打开如下对话框：