四步搞定SPSS多元线性回归视频教程（含详细操作及结果解读）

1.因变量是连续性变量，选择线性回归即可

2.回归分析就是研究变量间的因果逻辑关系的

3.SPSS线性回归操作过程

分析结果：

（1）主要分析R方：意味着自变量能够解释因变量变化的百分比（11.4%）

统计学一般要求30%以上，但现实中10%就比较好了

（2）验证自变量到底能否影响因变量

影响系数：未标准化β

回归方程：因变量=常量+β1*自变量1+β2*自变量2

（3）回归方程的诊断问题

①变量间相互独立

核对样本的独立性：主要看德宾-沃森统计量（一般在2左右就是独立的，小的不多就是有轻微的自相关）

②变量间不存在变量共线性

存在极强的共线关系表明两变量指代的很有可能是同一变量

如何判断：看VIF统计量（小于5表明不存在共线性）

*医学领域VIF可以放宽到10，经济领域有的到30也可以

③残差的正态性

残差：不能匹配的位置→随机散乱分布，代表没有问题→即残差正态性分布，表明残差是随机的，不是人为造成的

如何判断：上图显示黑线在柱体之下，表明不符合残差正态性→有可能漏了比较重要的自变量导致

（4）把表格转化为图形→GraphPad软件