spss多元逐步回归分析详细步骤

sbss 操作步骤讲解系列第二十二课多原线性回归分析 多元线性回归分析主要研究多个自变量对一个因变量的影响关系数据需要满足的条件。与一元线性回归分析一样，区别是由于自变量较多， 因此需要考虑自变量之间多重贡献性问题。方差膨胀系数微服饰衡量多原线性回归模型中多重贡献性严重程度的一种度量。一般问卷数据 f 值在五以下，超过可能存在贡献性问题。 操作步骤第一步，首先需将处理好的数据导入 spss 中并复制后点击分析回归线信， 进入图中对话框后将需分析的变量放入对应的变量框中后点击统计勾选制性区间部分相关性和偏相关性得，并过深共性线诊断，点击继续 点击图，在散点图碗里放入 spread x 里，放入 spread 后勾选直方图，正太概率图，点击继续确定。 然后多元限性回归的模型摘要 ono 发表系数表，贡献性诊断残差统计脂肪图标准化的残差正太星 pp 图，散点图结果就出来了 江 spss 里得系数表结果粘贴复制到表格 格中，去除显著后的致信区间的上下限相关性和共性线性的 ff 内容，然后在表格的下方加入模型摘要里得二方， 调整后二耳方和 annova 表里德 f 值，根据显著性标记心术，然后将整理好的结果粘贴复制到 word 文档中进行文字描述及三线表的制作。 学会了记得点赞关注哟，可带坐指导学习交流！

sbss 操作步骤讲解系列第二十三课逐步回归分析 逐步回归分析是一种筛选变量的过程，从模型中让系统自动识别出有影响的变量。逐步法运用了向前选择和向后选择法进行变量的筛选，一般情况，因自变量较多的情况下，自变量变量数超过十个。 运用逐步回归分析进行分析，排除对音变量没有影响的变量。 逐步回归分析第一步，我们将整理好的数据导入 spss 中，并复制后点击分析回归线信。 第二步，进入线性回归对话框后，将对应的变量放入对应的变量框 中后点击方法选择框里的步进。第三步，点击统计勾选置信区间二，方便画量描述部分相关和偏相关系。贡献性诊断残岔里的德宾沃森，点击继续。 第四步，点击图进入线性回归图对话框，在散点图 y 里放入 spread， 在 x 里放入 spread 后，勾选标准化残插图里的直方图，正态概率图，点击继续确定， 然后逐步回归的描述统计相关性，输入除去的变量表，模型摘要 ono 发表重要的系数表，排除的变量，贡献性诊断残差统计表、 脂肪图，正太性检验 pp 图、散点图结果就出来了。 第五步，将系数表中的结果粘贴复制到表格中，删除显著性后的部分结果后，将模型摘要的结果中的二方，调整后的二方和 annova 表中的 f 值，根据显著性标记信号放在表格的下方， 然后将整理好的结果粘贴复制到 word 文档，进行三线表的制作和文字描述。 学会了记得点赞关注哟，可带坐指导学习交流！

sbss 操作步骤讲解系列第二十六课多元 logistic 回归分析 在实际研究中，因电量可能不是二分类数据，而是三个或以上分类数据， 因此引入多元 artistic 回归分析。而又因分类数据是否为有序的分类变量使用的分析方法而不同，本次讲解多元无序 logistic 回归分析的操作步骤基本要求和二元来 dr stick 回归分析相同。 第一步，先将整理好的数据导入 spss 中并复制后点击分析回归多元 artistic 回归。第二步，将对应的变量放入对应的变量框中。 定量只连续型随机数值数据，点击参考类别勾选参考类别位置。第一个类别只选项副职阿拉伯数值最小的最后一个类别只选项副职时阿拉伯数值最大的 定制指指间指定对应的参考类别，对应的数值点击继续。确定。一般来说，只需设置参考类别即可。若需要看你和优度结果，可以点击选项勾选红色框标记里的选项，点击继续。 如需要看估算响应预测实际概率，可点击保存勾选红色框中的选项，点击继续。然后多元无需 artistic 回归分析的个案处理摘要模型， 你和姓习位二方自然比检验参数估算指表结果就出来了。 将参数估算指表结果粘贴复制到表格中进行整理，将致信区间的上下限部分及参考类别项部分内容去除。也可将模型拟和信息中的负两对数自然值卡方根据显著性标记星号 放在整理好的表格下方后，将整理好的结果粘贴复制到 word 中进行表格的制作和文字描述。 学会了记得点赞关注哟，可带座指导学习交流！

本期案例的研究目的为探寻年龄 bmi 是否会影响心率。我们搜集了一百六十五名正常人的年龄 bmi 心率数据，数据情况如下， 具体在 spss 上操作为，第一步，点击分析回归线性。第二步，选择对应的自变量和应变量。第 三步，点击统计贡献性诊断得兵沃森，然后点击继续。第四步，点击图，按照图式进行选择，然后点击继续。最后点击确定 spss 软件就会输出多重现性回归的运算结果。 结果解读模型摘要表显示，二平方等于零点一一四意味着自变量年龄和 bmi， 可以解释因变量心率变化的百分之十一点四一八二言二方，在百分之三十以上意味着你和状况良好，而实际数据分析百分之十也是可以接受的。系数表显示年龄显著负向影响心率， 影响系数为负零点一八四，小于零且显著性 p 等于零点零零零，小于零点零五意味着年龄越大心率越小。 bmi 显著正向影响心率，影响系数为零点七四四，大于零且显著性 p 等于零点零零五，小于零点零五意味着 bmi 越大心率越大。基于系数表的结果得出回归方程心率等于六十五点七八八，减零点一八四成年龄加零点七四四 bmi。

第一步，导入要分析的数据到 s p s s。 第二步，点击分析回归，线性回归。第三步，选择对应的变量到指定的变量框。 第四步，点击右侧统计量订购选图中选项。第五步，分析结果就出来了呦，需要整理表格。 第六步，在 excel 中整理结果，这是视力，并不是唯一标准。第七步，这是对结果解释的视力，可以参考。

hello， 小伙伴们大家好，今天想跟大家聊聊关于多元线性回归里面怎么添加控制变量，这也是在呃线性回归的视频里， 他的评论区啊，有小伙伴问到这个问题，然后我觉得比较纠结，就是一两句话说不清，必须重新录一个视频来好好讲解一下这个事情。 其实控制变量呢，一般来说就是呃人口学变量比较多，比如说性别、年级、民族啊，收入情况等等，就这些变量在回归分析里呢，经常会被作为控制变量，就是我们想平衡一下不同性别，看看 呃他们的比如说对应变量的影响到底怎么样。那么在这种情况下应该怎么处理呢？首先我们打开一个 s p s s 数据， 其实控制变量在呃做回归分析之前，就应该被处理成了一个牙变量，就是 比如说这里的我们现在在变量试图啊，变量试图里的年年级本来就应该是一等于高高一，二等于高二，就是已经把这些标签给他对应成了数值。 就这一步处理是一定要在回归分析之前做完的，比如说民族，这也有，一是汉族，二是少数民族，是吧？然后独生子女这些都已经都已经给他设置好了，一是 二否，这样就是在值标签这里，大家还记得该怎么复值吗？我再随便打一个啊，给大家演示一下。比如说想添加值三，然后标签可能是不确定， 然后点击添加就可以了。那么很显然这个标签其实是我刚刚虚构的，并不合适，所以你点击他一下，可以点击删除， 然后每一个已经添加的标签你要如果想修改也可以点点击他以后随机在这修改，比如说二，我觉得不是否应该是啊，不确定， 那你就在这改成不确定，然后点击更改就可以了。点击更改以后再点击确定 就好了，那么我先把它还原啊， 点击确定好的，嗯，这一步应该是没有什么问题。嗯，其他的部分呢，就是我们就进入回归分析来看看。 首先多元线性回归在哪呢？在分析，然后回归第二个线性，然后里面音变量就是输入一个，我们已经有了一个音变量放到里头，然后字变量有哪些呢？ 我们可以随机放一些进去，这是我们量表的一些题，那么通常呢，不是直接放题进去，我在这只是为了演示啊，通常是把两表的维度已经算出来了，把各个维度的分当自变量放在里面。 然后这个方法呢是输入，默认是输入，你也可以采取逐步回归，也可以采取后退或者前进。那么逐步回归呢？会有一个问题，我给大家演示一下， 不知道大家会不会踩到这个坑啊？嗯，然后在统计里头就是反映一个模型的离合度，这是最重要的一个指标，就看我们的这个线性回归模型，它离合的程度到底好不好， 就是音面量和字面量之间到底是不是线性的关系。那么绘绘图呢，也可以看看残差的分布，就是把这个 predict 残残差和原始的分布的残差做一个散点图，如果 他们分布非常随机，那就说明我们这个线性回归模型是符合线性的要求的。保存保存，这里头各个指标其实可以不选，这个根据你项目的要求，如果你觉得有用，可以可以，就是保存一下这些残差值或者预测值， 这里我们先不点在选项里面，也是默认的用不进法标准，然后等式里面添加了含常量，就是除了我们这些值以外，自变量以外，还第一个就有一个呃常量， 点击继续样式，这个取消就好，然后我们点击粘贴还是生成语句，这样便于我们日后再来 回顾我们到底做了些什么分析，然后全选我们的语句，点击这个神奇的绿色小按钮，我们看一下运行结果， 哎，目前没有报错啊，但是逐步回归会有一个问题，就是每一个他生成了五个模型，每一每一次模型呢，只是添加一个变量，就形成了这样一个像 t 子一样的矩阵，对吧？ 到第五个模型的时候才把这个五个 z 变量全都添加进去了，那么呃，会有一个爆错呢，就是关于 逐步回归的未拆未拆分的文件啊，无法进行解释这样一个报错，那么这个报错的原因是因为就是逐步回归中有 有，那么他发现没有一个因素能够有效的预测这个音变量，所以就直接停止了，那么遇到那种情况呢，我们可以直接选择输入的办法，就不用逐步回归了，就是在方法这里我们直接调成输入。 那么回到我们今天的初中啊，我们是想讲这个控制变量，那么控制变量，比如说我们想控制一下年级， 我们可以把年级选到这个选择变量里，哎，就发现年级后面等号有了一个问号，那么就应该添加他的规则，我们主要是想看哪个年级的 学生在呃这些题目上对应变量有什么影响，那么我们假设我们 只想看高一的，那么值等于一，当然这个选项里头还有很多可以选的，比如说不等于，我们如果想看高一的，我们选不等于，那就不等于二，是吧？ 这也可以，还有晚于或者小于等于，大于，大于等于这些都可以适用，那么在这我们别这么纠结，我们就选高一来看一下结果，点击继续， 其他选项我都不变，就跟刚开始的这个结果进行一个对比，然后也是点击粘贴生成语句，全选这个语句以后呢再点击运行。 如果这个结果啊，通常来说一个论文做完了，你的分 结果非常长，那么不好区分的情况下，你可以在左边来点击一下，来找到刚刚生成的这个结果到底是哪一个。那么从这开始 我们可以看到输入了五个变量自变量，然后年级打个括号选定，那么是选定了高一年级， 哎，那么不等于高一的呢？就是未选定，嗯，选定了高一年级，这个儿这个儿值是零点九三八，然后除去高一年级，其他未选定呢是零点九零二， 然后这个模型的值是儿方是零点八八，就说明我们这个模型的模型离合度是非常好的，接近于一卡方，检验显著也是显著的，小于 点零五，然后再看回归系数，这个就是我们刚刚打勾的那个常量，然后回归的系数呢，可以看到显著性是都是显著的，都小于点零五， 那么我们再看看残差的统计结果，在这个散点图里面就出现了两种颜色， 有绿色呢，代表选定的个案，蓝色代表未选定的个案，就是绿色代表高一，然后其他年结就是蓝色的点点，这这么看起来呢，他大家的分布都是随机的， 然后让我们跟之前的这个没有加控制变量的图进行一个对比，在这呢没有加控制变量的时候全是黑色 的点，对吧？就没有一个，呃，不同年纪这样一个区分。那么是不是只有这一种办法来添加控制变量呢？并不是，我们还有一种办法， 我们先到数据里，还记得拆分文件吗？我们可以把文件先给拆分一下， 先点击比较组，然后把年级给拆分成高一和高二，就是所有的样本，我们把它拆成两个文件，按年级来拆分，点击粘贴 split， 就是已经把这个文件给分开了，然后点击运行好了，这样已经就分好了。这样的话其实在数据里面是完全 看不出来的，就是在变量视图和数据视图里面都看不出来跟之前有什么两样，但其实我们已经把文件拆分成两个了，我们来证明看看，从重新做一下这个线性回归。 我们现在呢就不用选择这个选择个案了，选择变亮了，把年级给放回去，其他也都不用变，点击粘贴看看跟之前有什么不同。全选这个语句，再点击运行 音，变量是常量，剩下的少于两个。好的，我们现在那个是个警告啊，不是报错，我们现在的模型结果已经出来了，分成了高一和高二两 两个模型，两个模型的 r 值也出来了，首先高一年级是零点九三八，这个跟之前是完全一致的，而方零点八八，对吧？然后高二年级是零点九幺七，这个跟之前那个未选定其实并不一样， 那就说明其实还有别的年纪，或者说有些样本呢，是空值，是空值的情况下被添加到了上一个模型中，而在这呢没有显示。 然后 i know 把检验也分成了两个，高一和高二都分开了，他们的显著性都是显著的系数，模型系数也分成两两块， 就是拆分完文件以后，整个都变成了两块，包括残差统计也是两块。 然后三点图分成了两个，不是像之前那样，就是在一个图里头啊，分成不同颜色，这个情况下呢就是两个图，就是他把高一和高二变成了两个独立的数据来进行了两次独立的多元现金回归， 这是之前的图，是两种颜色，这是现在的图，高一和高二两个图，那么这就是两种对于控制变量来做这个多元先进回归的一个方法。 小伙伴们如果还有什么问题可以积极的跟我们留言，弹幕评论，然后也可以在 qq 群里面跟跟我们多多交流，谢谢大家，我们下期再见！

大家好，欢迎来到 spas 课堂，我是李博士，接下来我跟大家分享的是 spas 非渐行回归分析，多元有序 logistic 回归分析。然后首先我们来了解一下多元有趣 logistic 回归分析， 呃多元有序 log 这个回归分析呢，我们首先来看一下它这个多元和有序，这多元呢，就是它的 啊音变量水平数大于二啊，有序呢就是音变量呢，是呃有序的或者是一个等级变量，这时候呢，我们就可以考虑采用有序老铁回归模型进行分析。然后这个模型呢，我们以三音变量三水平数为例呢， 说明他呢可以呢写写作呢这样一个公式。呃，比如说派一呢，就是呃音变量是呃水平数为一的时候呢，发生的概率比上呢？二呃音变量是水平呢，是二和三发生的概率 比上，就等于呢二发一呢是长数降。然后呢是关于 x 的一个线径组合形式，他呢是一个负值，呃他负值之后，我们就可以看作呢，就是 呃他的技术是正的，就是呃水平，因变量水平处为高水平的，发生概率越高。然后这呢就是我们简单的来理解一下他这个模型，然后多元有序捞出 回购模型呢，是有使用条件的，就是满足平行平行性检验。平行平行性检验是什么意思呢？就是我们通过这个公式可以看到呢，他这个模型里面呃他这个 呃变量的一个技术是不变的，也就是说不管因变量的分割点是在什么位置，都需要保持它的自变量的技术是不变的，它这变化的就是它的一个常数项是可以变的 好。呃，关于他的几点认识呢，我们再来了解一下。呃，在 s p s s 里面呢，他的音变量和呃字变量的一个分类变量呢，都是与取值大的类别呢，是作为一个参考组。然后呢第二点呢，就是呃 分类变量的技术，正的时候呢，就是呃为更高等级的可行性呢，就是更大一些，大于参考组。呃，第三个呢，就是呃针对连续变量的时候呢，回归技术为正值呢，就是 呃暴露随该变量的增加呢，因变量呢，就是为更高等级的可能性增加。呃，这两句话呢，我们简单的理解呢，就可以这样认为，就是他的回归记录为正直呢，就是呃因因变量 等级呢，为更高级的呢，就是发生的概率更高。好，我们来看一下在 s p s s 里面，这个有序了，这个回归分析呢，它是在这分析回归有序 下面呢我们可以看到有这样一个有序回归，这个主对话框左侧呢是放置我们的变量信息，右侧呢是音变量，因此呢是放置我们的一些分类变量。呃，连续变量呢，是放在下面斜变量里面， 然后有些选项呢，我们可以进行相应的操作。呃，关于输出对话框呢，我们重点是把平行线检验选进去，然后如果满足平行线检验呢，我们才可以使用有序老铁回归分期， 如果不满足呢，我们就需要用多分类 logic 回归分期了，就不能再使用有序 logic 回归分期了。这里呢是重点进行 好，我们通过一组数据呢，来分析一下呃治疗效果的影响因素，这里呢有性别，年龄和治疗效果， 这性别呢一和二分别对应男和女，年龄呢呃，从小到大呢分别是一二三四，然后治疗效果呢从呃非常差到差到非常好呢分别是一二三四五。 我们打开这个数据呢来看一下，呃，我们可以看到呢，性别呢是一二，然后年龄呢是 年龄呢是一二。我们做一下描述统计吧， 性别 对应是男女和一二，然后呢年龄是有这四个对应一二三四，然后效果呢是一二三四五，就是对应我们刚才所说的变量的复制信息，他呢是以 参考组为最大组作为参考，比如说治疗效果，因变量就以很好参考。然后年龄呢就以大于四十五呢作为参考，呃，他是一个分类变量，然后性别呢也是男士一，女士二，然后呢就以女性作为参考。 我们再来做一下有序老铁回归分析，分析回归有序治疗效果呢选择到因变量性别、年龄选进来，然 选项呢默认输出呢平行线检验选进来，因为这个呢是检验是否适合有序老铁回归分期的条件，这呢必须选上，其余呢默认 确定好，我们来看一下它这个输入结果，这第一个结果呢就是它的一个 呃治疗效果呢，这这呢也相当于他的一个负值，情况很差呢就是一，然后很好呢就是五，然后性别呢是一，那是二，年龄呢小于二十五是一，大于四十五呢是四。 呃，他呢分别以你看他这个参考组呢，呃分别是以很好作为参考组，以女作为参考组，以大于四十五作为 参考组，都是以呃数值高的呢作为一个参考组。然后我们接下来看这个近期，呃， 这模型离合近期呢，他这个显著性呢是小于零点零五，就说明这个模型呢是显著的。关于你和优度和二五一二方呢这两个结果呢，对 对这模型的解释程度不是特别高，所以呢，我们不用特别关注这两个结果，我们重点看的是呢，是他是否满足平行验检验， 这里呢是显著镜呢是零点八之八，大于零点零五，就说明呢是满足平均键减下这个条件的，所以呢，就可以使用呃，多元有序 logic 可以回归分析这一这一组结果。然后呢，我们 重点来看他这个，他这个三处估计值这个表格，然后这个治疗效果一二三四呢，就分别对应于我们的很差，交差一般交好，因为很好呢是作为三考组， 然后位置呢？呃，呃，这性别呢，你看性别呢是一呢，就是男性 是大于零点零五，说明性别呢对这个音变量呢是没有显著影响。呃，我们再来看年龄，年龄呢，这三个年龄段呢，一二三呢都是小于零点零五， 说明年龄呢是对他有减重影响的，他的系数呢都大于零，也就是说这个年龄，呃越大呢，就是越倾向于他的一个效果，就是越 好。呃，他为什么越好呢？我们再来看一下。呃，做一下相关信息，再来了解一下跟着结果是否对应分析相关，因为这是一个呃 等级变量，所以呢，我们用 cpr 面来简单了解一下它的一个相关性，年龄和治疗效果 好，我们可以看到呢，这年龄和治疗效果呢是一个负的，就是说年龄越大呢，他的效果是越差的，跟这结果呢也是一致的。你看 这个结果呢，就说明这个年龄是一二三的时候呢，相对于年龄 字呢，它是一个正直，也就说明呢年龄越小呢，对应的是 呃，对应的效果呢是越好。所以呢就是这个 cp 耳麦里面呢，就是 呃相关气暖，就是复制呃，我们再来看一下它的一个交叉表的一个 年龄失衡治疗效果能吃裂 呃行行占比，因为看不同年龄段的一个治疗效果好，我们可以看到 就是小于二十五岁，很好的一个，呃占比呢是四十七点四，然后年龄大于四十五的，很好的占比呢是四点零，也就是说年龄越大呢， 他的治疗效果呢是越差，就跟这个结果是负相关，是一致的。然后跟这个结果呢，就是说年龄越小呢，更倾向于呃治疗效果良好这样一个结果 好，这是关于他的一个多元有趣劳脂结果油分期的一个结果解读。然后关于乱文解说方面呢，就是我们可以看到这是一篇现代医学杂志上面的内容。然后 呃首先呢表因呢是给出的是呃各种患者一般资料比较，也就是说是单因素分析了我们通常所说的。然后第二步呢，就是表表三了，就是有统计学意义的变量作为自变量呢，呃， 然后呢因变量呢，是他的一个评分，评分呢是分为等级，呃轻度正常，轻度，重度，也就说这等级越高呢，这个 程度呢是越高的。做一下多元捞这个回归分析，他的结果呢，我们可以看到他展示的结果呢，包括他的技术啊，他的误差啊，沃尔德卡方值啊， p 值啊，沃尔值啊这些，以及百 百分之九十五 c i 呃，这样的一组展示形式。呃，大家呢，如果感兴趣呢，可以参考这篇文章。好，关于本次内容呢， 就介绍到这里，大家如果有疑问或者数据分析方面的合作事宜呢，可以联系我们，这是我们的联系方式。好，谢谢。

多元线性回归分析结果解读，一、模型拟核优度二方，比如二方为零点三，则说明所有 x 可以解释外百分之三十的变化原因。二、共限性判断通过 wave 或者容忍度判断自变量之间是否存在共限性，容忍度等于 e， wave 值 值大于五，说明有贡献性问题。三、自变量显著性查看 x 对应 t 检验的 p 值， p 值小于零点零五则说明 x 对 y 有显著影响。四、写回归模型公式，构造公式使用非标准化回归系数。五、对比分析 x 对 y 的影响大小， 使用标准化回归系数也可以直接参考 specs 智能分析与分析建议进行结果解读，你学会了吗？

大家好，欢迎来到 spa 课堂，我是李博士，接下来我跟大家分享的是 spa 多元渐进回归分析。好，首先呢，我们来看一下多元渐进回归 的原理，多元渐进回归本期的模型呢，可以用这个公式来表示， y 是音变量， x 呢是字变量， beta 零呢是常数项， beta 一到 beta， n 呢，是回归系数。有的地方呢，也叫做 偏回归技术。这一部技能呢，是一个随机误差，也叫呢残差。呃，当只有一个字变量的时候呢，也就是说 y 等于比特零加比特一 x x 一加。一部技能呢，也就是一元鉴定回归了。 呃，关于回归方程的参数估计呢，跟一元鉴定回归是一样的，它呢，这里呢，就是用到了一个，呃，普通最小二乘法。 然后关于回归方程的统计量检验呢，呃，一个呢就是模型的你和优度检验，你和优度检验呢是二方，他呢称之为是叛逆技术或者 决定技术。他这个数值呢，越接近于一，说明回归方程的离合程度越好，二方越接近于零的回归直线的离合程度越差。然后他这个简度性模型的简度性检验呢，是 f 检验。呃， 就是说这 f 检验如果批值小于零点零五呢，就说明模型的自变量对音变量是有显著影响的。 呃，如果模型的简注性检验就是 f 检验， p 大于零点零五呢，就说明模型的自变量。呃，对音变量是没有简度影响的，可以这样简单来理解。 呃，关于回归技术的检验呢，它是 t 检验，就是这里呢，是检验单个自变量跟音变量 之间是否存在一个建立关系。然后其他检验呢，包括残差的正带性检验，残差的方差体检验以及独立性检验呢，直接用的不多，主要的呢还是用到的是多元共建性检验，因为 自变量之间如果存在共见性问题呢，对结果会造成一些很大的影响，呃，所以呢，我们后面呢，重点来看一下呃，一个呃，他的一个呃多元共见性的一个诊断方法。 好，我们再来看，再来看 spss 里面呢，给出来了这几种筛选变量的方法。第一个呢就是进入法，进入法呢，他是不会剔除任何变量，就是把我们选择的变量就全部纳入到 呃纳入到模型里面去，然后不会进行变量的剔除。然后第二个呢，就是向前法，呃，向前法呢，他就是呃，首先呢， 他先选择呃语音变量，呃先进相关技术最高的变量呢进入方程呃，并且呢做检验。然后再在剩下的变量中呢， 呃，选择于因变量偏相关技术最高的呢，再进入回归方程再做检验，呃，这个过程反复进行呢，就是一直持续到没有符合条件的变量为止。 第三种方法呢，就是向后法，向后法呢，就是一步步的剔除呃回归方程中的变量了。首先呢，他是将所有的变量 全部纳入回归方程，并对呢回归方程进行简介，然后呢，剔除不简著的 呃回归技术中就替值最小的字变量，呃，并进行了重新做检验，就是一直进行到呢，所有变量回归技术都显著了，然后这个方程呢，就构建完成了，就停止呃变量剔除了。 再一个呢就是逐步法，逐步法呢，就是向前法和向后法的一个综合了，向前法呢，它是变量只进不出，然后将法向后法呢，它是变量只出不进。 呃，就是这样。呃，而这个逐步法呢，就是在这个向前法的基础上呢，加入向后法的策略。但具体思路呢，就是首先呢，依据相关警告低依次引入 变量，如果检验发现已经的自变量基础因为某种原因呢不再显著呢，那么这种变量呢就会被剔除。这逐步法呢，在我们做扳机的时候用的还是挺多的。 然后再一个呢，就是删除法，删除法呢，主要是呃多多层回归分期的一个模式里面的就是把一些变量合在一起， 他呢称作一个组块，然后几个变量呢组成若干组块，然后他们以组块的整体形式呢进入方程， 然后呢我们是通过 spss 界面里面的下一章或下一层完成，这呢就是涉及到一个，呃，分层回归分析了。然后再来看一下多种共享的问题。 呃，多重贡献性问题，为什么在多元鉴定回归里面我们需要考虑呢？因为我们多重多元鉴定回归分期呢，通常是包含两个或两个以上的变量，而这些变量呢，有可能彼此之间呢 相关性较高，所以呢，呃，我们呢，这时候就需要考虑到多重贡献性问题了。呃，衡量多重贡献性的指标呢， 主要有这么四个，一个呢是容易容忍度，容忍度呢是要求，而如果容忍度小于零点一呢，就说明他呢存在严重的供电性问题。 第二个呢是方扎膨胀因子，就是这个 vif， 他呢一般是不应该大于五，大于十的时候呢，就 是有严重的贡献性问题了。第三个呢就是特征根，特征根越接近于零呢，就是说明多重贡献性呢越严重。第四个呢就是条件指数，呃，当某接维度的条件指数大于三值的时候呢， 就是其实有多重贡献性问题。呃，关于多重贡献性问题呢，我们在写论文的时候呢，最常用的还是这个方扎膨胀因子，他呢是要求小于十，如果大于十呢就是有严重的贡献性问题了。 然后我们再来看一下 s p s s 里面呃多多元件回归的相关模块，它呢是在分析回归渐行里面，然后这音变量呢就是我们这里边输入的 变量，入的变量，然后这边呢就是我们把呃影响因素啊，就是这些 x 转入到变量里面，这个方法里面呢，我们需要呃选择合适的方法， 然后统计对话框呢，我们一般是需要进行一个模型和贡献性诊断这两个，然后保存对话框呢，这里面一般是不需要输出结果的。 然后我们通过一个案例呢来看一下，就是建立 x 一 x 二 x 三， x 与 y 之间的肩颈骨规模型，我们通过具体数据来看一下， x 一 x 二 x 三， x 呢，它是一个呃连续变量， y 呢也是 连续变量，我们来建立一下他的一个多元，建立回归模型，分析回归渐进 一变量之外，然后这边量呢是 x 一到 x 这里呢，方法呢我们就选择输入法，因为变量呢不是很多，所以呢我们就选择输入法，呃，如果变量个数很多的时候呢，我们可以考虑，嗯，采用步进法， 然后统计里面呢，我们把宫颈颈诊断选上，二方变化量选上继续，其余呢我们可以选择默认 确定。好，我们来看一下，第一个呢就是模型摘药了，我们重点解除的是这个二方，他的是决定技术，一般呢，这 二方大于零点六或零点七，就说明这个模型度就比较好了。然后这个方扎分机表呢，这 f 呢，就是 f 减变的统计量，然后显著性呢是零点零零零，它呢小于零点零就说明纳入模型的自变量呢，对这个因变量是有减重影响。 然后模型技术呢，我们重点看一下它这个体检键，通过体检键呢，我们来看它这个自变量 x 一到 x 四呢，对音变量是否具有显著影响，我们可以看到呢，这 x 三显著性呢 是大于零点零五的，就说明呢 f 三呢对应变量外呢是没有显著影响的。写回归方程的时候呢，我们可以不把 f 三纳入回归方程里面， 后面紧接着呢是一个宫间的诊断了，他的容差呢，就是要求呢是小于零点一。呃， vif 呢，是小于五，就说明他呢不存在强控健康问题 啊。在这里呢，还有一个贡献经典段呢，就是刚才我们说的一个特征值和条件指标，因为有四个荣叉 vif 特征值，条件指标我们展示的时候呢，一般只展示 vrf 就可以了， 它呢 vrf 呢，它只要角于十呢，就说明它不存在强供减轻问题。 好，关于多元建议回归分期的论文写作方面呢，我们这提供了一个呃，三件表的模板，我们可以根据输出的结果呢，就是把这 结果去填进来就可以展，嗯，绘制这个三线表。好，我们来根据这个结果呢来绘制一下三线表， 这是他一个模板，我们只需把对应的数据复制进来就可以了。我们先来看一下这个技术。 呃，系数呢就是你看 s， 一二三四呢就是四行，如果这边量更多呢，我们通过插入或者删减的形式呢来来使它这个边量个数呢是四，这里呢正好是四，我们直接复制过来就可以了。 然后这是，呃四个四个字边 和一个长数相，然后呢方扎膨胀因子呢？ vrf 呢，我们把它复制过来，然后二方呢？呃，是他，然后我们复制一下， 然后这个 f 呢是它，然后这个显著性呢是零，我们直接写上就行了。然后呢我们再让它保留三位角数。 呃，通常这个零呢，我们就一般是写作是角于零点零一了， 包括这个零也是小于零点零一。 好，这样呢，我们就把他这个表格给做出来了。你看这里面呢展示表格呢？呃，数据，近期呢就是综合了这么三个表格，整合到一个表格里面。 呃，这个 battle 呢是非标准化的回归系数， s， e 呢是标准物。呃，刚才说的这个 b 是非标准化的技术，这个 battle 呢是标准化的回归系数，然后 t 呢是，呃，这个， 呃，这个变量的一个体检验，然后 p 呢是对应的检出性。 v i f 呢是方渣膨胀因子，这个阿尔方呢是决定 技术， f 呢是模型的。嗯， f 检验，然后 p 呢是对应检测性。这样呢，我们就把多元鉴定回归分析的一个， 呃单价表呢给制作出来了。呃，这样一个表格呢，我们可以直接用到一个论文里面去了。 好，关于多元现金回归分期呢，就介绍到这里，大家如果有疑问或者数据分期方面的合作事宜呢，可以联系我们，这是我们的联系方式。好，谢谢。

多元线性回归结果应该这样分析，一、分析模型总体显著性，使用 f 检验进行，上图屁值小于零点零五，说明回归模型是有意义的。二、回归系数显著性是 使用 t 检验进行， x 对应 t 检验的批值显著，说明 x 会对 y 产生显著影响。三、关键指标解读 一、 wifi 值查看贡献性，一般 wifi 值大于十，则认为存在严重的贡献性。二、二方与调整后二方用于分析模型的你和优度，上图二方等于零点九七。三、说明 x 可以解释 y 百分之九十七点三的变化原因。 三、 d w 值检验模型字相关性，如果 d w 值在两附近，说明不存在字相关性，模型构建比较好。四、 残差针对残差值，一般会检验残差值的正态性，可以在分析时选择保存残差值，你学会了吗？

大家好，我是阿布主小牛奶，今天呢来给大家介绍多元 logistic 的回归，那么这个多元咱们之前是讲过二元的 logic three 回归，就有很多的同学就问我啊，这个多元呢要怎么做？这个结果要怎么看？今天就来给大家讲这个， 首先呢我们还是来复习一下什么是多元 logictoe 回归啊，首先看这个 logictoo 回归啊，他是什么意思呢？他其实就是一种回归分析，只不过呢他的变量是分类的，什么叫分类变量呢？比如说 你是男的还是女的呀？对吧？他只有两种分类啊，你是及格了还是优啊，还是良啊，还是差呀，对吧？那这是几种分类？那么这种呢就叫分类变量，在对分类变量变量进行回归的时候，我们就要应用到这个捞，这次又回归了，那么之前 咱们讲过二元的多元的，顾名思义呢，就是我们这个分类啊，分类中有很多种分类，比如说男和女就叫二元的分类，那么假设说啊，优良中差啊，这四种就叫四元的分类，也就是多元的分类。 那么我们做这个多元了，这个回归的时候呢，要是具体怎么去操作呢啊？我这里呢也是啊，随手找了一些数据，这些数据呢可能不是很好啊，但是呢咱们今天就拿它来举例， 首先呢我们点开这个分析中有一个回归，回归中有一个多元 logystick， 我们点开它，点开之后呢， 这个音变量啊，顾名思义就是把我们这个啊受影响的这个变量放在这里，然后 后呢我们把其他的资本量，也就是因子放在这里，然后呢在这个模型中啊模型，嗯，我们看一眼啊，就用它默认就可以。在这个统计中呢 有几个重要的值，我们要勾选上，就是这三个值，单元格、频率分类表，还有你和优度啊，要勾选上勾选点继续其他的我们全部就用他的默认选项就可以啊，给大家看一下。 好，然后点击确定，点击确定之后呢会生成啊这么一些东西。首先呢我们主要是看这四个表格， 模型你和信息，你和优度、 vr 方，还有这个四然 b 检验，我们先看这四个标准。首先呢我们看这个模型，你和信息，我们发现 他的显著性是大于零点零五的，这这个还比较巧，我这个例子他是零点零五一是比零点零五大的，那么我们知道他比零点零五大，那他是怎么着啊？他是不是就不显著了？不显著就代表这个模型他不显著， 那么这个时候我们就要对模型进行一个调整，那怎么进行调整呢？我们看第四个表格，他虽然比简约中啊，我们看到各个变量的显著性啊，都有一个体现。那我们看到这这里面的显著性，是不是我们发现 第三个您的家庭婚姻情况，他的这个显著性最大的，也就是说他其实上实际上他是最不好的一个变量，也就是说最不能解释啊， 对我们这个事情进行解释的一个变量，那我们在模型调整的时候就可以把这第三个去掉啊，我们把第三个去掉 清除，清除之后呢，我们用同样的方法再做一次，再做一次，这时候我们就发现 他的显著性已经到了零点零幺七，这个就已经小于零点零五了，对吧？那么这个就可以用了，就可以用了，这个模型就可以用了，接下来我们看你会有度， 牛油度，我看到这非常高啊，是一点零，这已经非常高了，一般牛油度就是零点六以上，对吧？然后这个尾 r 方啊，这个表格实际上不用太过于参考，因为我们知道真正的多元回归，他是很难去解释 啊，用看这甲方，真正的多元素的 r 方是不会非常高的，所以说这个表格我们作为参考就可以，主要看你和有度就可以。然后看这个自然笔，那个自然笔啊，实际上不是特别的理想啊， 总的来说，这三个别量对于这个事情来说，他都没有非常显著的影响啊，这个最好也是小于零点零五，那么我们现在假设他小于零点零五啊，因为我们有更多的这个数据了。假设他小于零点零五，我们 看下面这个表格，然后给大家告告诉大家具体怎么去看他下面的这个结果。 我们看这个结果非常乱啊，他分为这个二点二、二点四、二点六，一直到 这个三点八，是什么意思呢？就说我们这个结果呀，嗯，对环保问题认知程度，这个结果从二点二到三点八有这么多个结果，那么每个结果中呢？ 他又有不同的分类，比如说根据年龄分类，根据性别分类，根据学学历去分类。那么具体怎么去看呢？我们要这么看看显著性这一例， 显著性这一列如果出现小于零点零五，我们就抓住他，好，我们现在往下数啊，这点没有没有没有， 找一个零点二五九，这个也不行啊，要小于零点零五，没有没有，零点零九七不行，零点 二零九二不行。 哎，终于出现了，哎，不容易啊，哎，打车了，在这不容易哈，我们在三点八的这一个结果中， 终于在学历这块找到一个小于零点零五的，对吧？这是零点零二五，那这是什么意思呢？也就是说 在当学历等于二的时候啊，这二我忘了是什么了，因为他分一二三四五，假设这个是小学，中学啊，本科研究成博士，那就是说中学的学历对于他的这个环保 得分三点八，环保意识得分三点八的这个情况下，他的影响是显著的，对吧？他的影响是显著的，也就是说 这个中学的学历啊，对于这个选项的时候是显著的。那么同理，假设说其他的啊，因为我没有看到我这个结果中其他小于这个零点零五的数啊，假设其他也有，也有这样的数 啊，你往下排，可能他有四啊，有五啊，将来你做的时候，对吧？他有四有五啊，哎，你发现这个学历越高，比如说他到了本科，到了硕士，哎，他的这个环保，这个 环保认知的程度呢，越来越高，但是你可以就可以得出一个结论，对吧？什么结论呢？就是说学历越高， 那么对环保的认人程度就越高啊，这个就是多元了，这次回归的一个大概的啊，模型的检验啊，就是他结果的意义， 那么具体呢？我这没有比较好的数据，所以说比较抱歉啊，大家可以根据自己的数据然后去做啊，希望大家做的结果，比如我这个要理想啊。

模型汇总我们着重看哪个呢？看这个调整的这个儿方，他这个儿方是零点八七二。呃，他是什么意思呢？也就是说我们的这个模型可以反映我们原始数据的百分之八十七点二的内容。 呃，怎么理解？换句话说就是我们患者的这个积极水平有百分之八十七点二，会受到患者的这个焦虑， 性别啊，体质指数啊，患病情况，或者是这个年龄的影响啊。接下来就看我们的这个耳朵法这张表啊，然后看我们的这个皮脂，皮脂是零点零零零，他的这个元甲社是什么呢？ 啊？他的这个元甲设施，我们纳入方程中的这些字面量不能够影响我们的应变量，也就是说 说我们的自变量原假设就是我们的自变量对应变量是没有影响的，那么我们的这个批值是零点零零零啊， 或者说至少在这个，你看我们这个预测变量，也就是说焦虑得分啊，性别、体质指数，患病情况，还有年龄， 至少有一个变量能够影响我们患者的积极水平。那么具体的影响是怎么样的呢？就看我们的这张系数，也就是 我们的如果放在论文里面的话，就是这个多元现金回归分析的结果，也就是这张表啊，我们看他具体是怎么影响的啊？这里有一个要求是什么呢？呃，我们的这个 回归分析啊，要求我们的自变量之间不存在贡献性，也就是我们看一下这个 v i f 这个值，嗯，如果 如果说这个 vf 值小于五的话，就说明我们的这个自变量之间啊不存在多重贡献性，也就 进一步说明我们的这个回归模型结果是可靠的啊。然后看我们的这个结果，首先呢啊，就是要看我们的这个悲惨值， 首先在这里要确定他的这个影响方向，也就是说我们常说的到底他是正相关还是负相关啊？这里这个标准是零啊，这个维他指的标准是零，如果大于零的话，他就是正相关，如果是小于零的话，他就是负相关。嗯， 从这里我们可以看出来哈，嗯，他的这个我看一下，这个批纸小于零点零五的就是我们的年龄。 然后呢体质指数焦虑得分，也就是说我们的年龄体质指数焦虑得分会影响我们患者的积极水平啊， 具体是怎么样的影响呢？那就是以我们的年龄为例哈，就是说是正相关吧，年龄越大，那么他这个 积极水平越高。然后呢，我们的这个体质指数就是越低， 那么他的这个积极水平越高，焦虑得分越高呢？积极水平越高，但是这个可能和我们实际的临床经验不符合啊。他我们通过这一张表，我们可以得出来一个这个 自变量和因变量之间的回归方程，就是他具体是怎么样影响的呢？也就是我们这里有一个我们的焦虑水平啊，我们的这个积极水平，他是怎么样受到这个患者的年龄啊，体质指数焦虑得分影响的， 这里就是患者的这个积极水平等于这个常量三十四点二一三 加上零点二四九乘以年龄，加上负的四十八点三零零乘以体制指数，加上 二十八点七七七乘以焦虑得分啊，这个就是我们的患者的积极水平啊。 今天呢，给大家分享的会员信息回归分析，你不知道你学会了没有啊，如果你觉得学到了干货可以点赞支持一下啊，点赞又不要钱的对不对？ 你们如果有问题或者说呃我分享到哪里有错误的地方，也欢迎大家指正哈。呃，我会根据大家的对反馈啊进行更新。好，谢谢大家。

大家好，欢迎来到 spa 课堂，我是李博士，接下来我跟大家分享的是 spa 是多元层级鉴定回归分期，有的教科书上呢，也叫做多 多元分层陷阱回归分期都是一样的，有两种不同的叫法，一个呢是层级陷阱回归分期，第二个呢 就是分层鉴定回归分期。好，首先呢我们来了解一下多元分层鉴定回归分期，这层级回归呢，他呢就是将呃自变量的结构按照层级关系逐步放入方程预测因变量的一种回归方法。 他的主要特点呢，就是把质变量呃分成不同的层级，而通常我们 所做的回归方程呢，就是所有这边量呢是同一个层级，就是我们经常去做的那种回归方程。这里层级呢，他就是这边量之间他具有一定关系或者等级，根据他们之间的关系呢， 我们就是可以确定他们呃相互产生影响的顺序。然后呢将自变量分成多个层次，呃自变量影响的作用越基础呢，他的层级对应越高，层级高的自变量呢，就有可能影响层级低的自变量。 呃，在进行层级回归分期的时候呢，呃自变量通常是由高层级到低层级的顺序，呃被逐步加入到回归方程里面，就是说呢， 有多少个层级就要计算多少个回归方程。好，我们来看一下，在 s p s s 里面呢，它这个分成回归是在呃哪个模块儿里面，它呢？还是在分期回归线性底下这个模块儿里面 啊？我们呢就是通过这个呃选入相应的变量之后呢点这个下一步，下一个这个模块，然后呢进入下一层，这是第一层，然后点下一个呢，他就进入第二层，然后再点呢就可以进进入第三层， 这每个加入的自变量呢，可以是单个，也可以，也可以呢是多个，这里呢可以根据我们的需求来相应的设定。好，我们来通过一个案 来具体来做一下这个多元分层鉴定。回归这里呢控呃自变量呢是 x 一到 x， 控制变量呢是呃 con 一到 con 四，呃控制变量呢，一般 我们做回归的时候呢，多数是指一些人口诀变量，这是一般是认为是控制变量，然后这些呢是次变量 x 一到 x 四，然后外呢是音变量，然后我们通过一个数据呢来做一下这个分层线性回归， 好，这是我们的数据。首先我们来看一下这个 c o n 一到 c o n 四呢是控制变量，呃是我们的呃最高层，然后呢这变量呢 x 一到 x 四呢 是在我们的底层，然后 y 呢是我们的音变量分析回归渐进， 把音变量选上，因为这是嗯控制变量呢，我们把它一块全都选入进来，这是控制变量放到第一层，然后下一层呢我们再把这个这个字变量 x 一到 x 四全选进来， 然后统计里面呢我们重点是需要关注这个二方变化量，我们就是通过二方变化量呢 来确定，在呃第一层的基础上，我们加入到第二层，这些变量呢看他二方有没有显著变化，如果有显著变化呢就说明新加入的变量，呃对一变量呢是产生显著影响的，所以我们 就说呢，呃新加入的变量对这个一变量只有减重影响，就是通过这二方变化量来体现积蓄， 然后其余呢默认确定好，这样呢就输出了他的一个结果了，我们来解读一下。呃，这模型，摘掉第一个模型，模型一呢，我们可以看到他是 呃这个控制变量，然后模型二呢，就是在一的基础上加入了这 x 一到 x 四这个变量，我们可以看到这系数里面。 呃，模型一是这个控制变量，然后模型二呢，是在这个控制变量基础上加入了 x 一到 x 四这个自变量，然后这个模型直接要呢我们来看，呃， 针对模型一呢，二方呢是零点一九八，然后针对模型二呢，就是加入 x 一到 x 四之后的二方呢变为零点七五零，这二方变化量呢就是点五五二，他呢 f 的变化量呢是 四十九点一二四，就是具有显著变化的，也就是说呢，新加入的 x 一 x 二，呃到 x 四呢，对这个因变量外是有显著影响的。好， 我们再来看两个模型的防差分析，模型一的防差分析呢，显著性呢是小于零点零五，就模型一是显著的，模型二呢也是显著的。然后我们再来看技术，呃，技术呢就是，呃，模型一就是只有控 这边啊，它的一个基础就是 x， 就是 c u i 一和二减住的，然后魔镜二呢，就是在 c u i 一二三四的基础上加入了 x 一到 x 四，然后我们可以看到呢，呃， c u i 一不减住了，然后二呢，仍然是减住的 x 一 x 二呢是显著的 x 一 x 二，它的技术呢是正向的，说明它对您面量呢是显著正向影响的。 然后我们就可以得出来什么结论呢？就说 x 一 x 二，呃，在控制变量， 呃，在控制 x 一、 c o n 一到 c o n 四的基础上，对外呢是有显著影响的。 x 二呢，也是在呃控制 c o n 一到 c o n 四 的基础上呢，对外呢是有显著影响的。 x 三和 x 四呢？呃，在控制 c o n 一到 c o n 四的基础上呢，对外呢是没有显著影响的。 好，关于这个分层渐进回归的，呃，表格制作呢，就是在乱环里面通常是用这种形式， 他呢是比如说我们这里呢就分为两层结构的形式，我们可以通过魔镜一和魔镜二来表示，魔镜一呢，我们可以只认为他是控制变量的一种结果，然后魔镜二呢，就是 在控制变量的基础上加入了自变量，然后需要填入这一块数据和下面这块数据。嗯，这样呢，就是我们需要制作的一个粘线表的形式。 好，我们通过这个数据呢，具体来制作一下这个三件表， 这是刚才那个结果，然后再把野线掉出来，我们先把它这个呃，这个控制变量先写上控制变量，因为这个白叉呢是标准化后的技术， 所以说呢，它是这个维他和 t， 然后控制变量呢，我们先把控制变量复制过来， 我们复制一个工作表吧，多元奔腾回归，好，在这里面就改，先把这个变量名称复制过来， 然后呢再把它这个笔叉和 t 复制过来。 呃，这里呢我们就需要标注它的一个减速径了，两颗径呢是小于零点零一，一颗径呢是小于零点零五。我们再来看，这是两 两颗晶，两颗晶，然后 c o n 一和二呢都是两颗晶，标注一下， 然后下面呢是大于零点零五，就不需要标注了。然后这二方呢我们再来看一下，这二方呢他是呃点一九八 点，点大二方呢也是点一九八，因为他是他自己了，之前没有这 f 呢，就把这个 f 呢对应过来， 它呢是小于零点零一，所以呢它是三字经，它呢需要居中一下。 哦，这呢是模型一的，然后模型二的呢我们再来把自变量复制一下， 然后再把这个 beta 呢复制过来， beta 和 t， 我们再把它这个呃 p 值呢标注一下， 它这个 c o n 二呢是小于小于零点零一，说明它呢是两颗星。 然后呢这这个 x 一和 x 二呢？ x 一呢是小于零点零零一，是三颗星， 这个呢是零点零一，是两颗星，然后下面呢就没有弦了。然后这是阿尔方呢是点七五零， 然后 r 方的变化量呢 dart， r 方呢是点五二， 然后这个 f 呢是它是三颗星， 这样呢我们来居中一下， 好，这样呢，我们就把这个表格给呃表示出来了，我们呢就可以用这种形式呢来表示这两个模型，模型一呢就是控制变量 魔镜，二呢就是在控制变量的基础上呢加入了呃四个字变量 x 一到 x 四，然后呢我们重点展示，展示的结果呢是阿尔方、德尔塔尔方和 f， 这点塔二方呢，我们就可以通过他呢来看加入的自变量。呃，在控制变量 基础上加入的字变量对音变量是否具有显著影响，然后就可以看到他呢是影响的具体是哪个变量，然后我们再标注出是哪个变量。 呃，这样呢，我们就把多元呃分层回归分期给介绍。呃，关于呃多元分层建议回归呢就介绍到这里，大家如果有疑问或者合作适宜呢可以联系我们，这是我们的联系方式。好，谢谢。

今天教你做逐步回归分析，第一步，导入数据，选择分析方法，逐步回归。第二步，拖照样本查看结果，分析结果超清晰，可以导出多种格式，自动生成模型图供你使用。智能分析分析建议，帮助你进一步理解分析结果，你学会了吗？如有其他疑问，请在评论区告诉我。

影响因素的话，那么肯定是需要用到的回归分析，具体是回归分析里面的哪一种分析方法？呃，看个研究目的，也就是说你的这个音变量的类型啊， 来划分，我刚才说了，如果是二分里边啊，那么就选择二分诺基斯蒂的回归分析啊，如果你的应变量是这个考试成绩啊啊，或者是焦虑评分啊，疼痛评分、 生活质量啊，像这种有大小之分的数据类型，那么用到的统计学方法就是多元线性会分析 啊，你做这个研究写论文的时候啊，要思路清晰，你多看看文献啊，就是你看别人是怎么设计这个实验的啊，你看看别人的设计思路啊，统计学方法其实相对来说都是最简单的，对不对？那？ 哎，以我们今天的这篇文章为例啊，他的这个应变量是什么？因变量是我们患者的积极水平是吧？啊？同时呢，他通过这个自制量表啊，也 就是一般资料调查表，他收集了患者的这个性别啊，婚姻状况等等情况。嗯， 同时呢，嗯，他对这个患者的焦虑抑郁状况也做了一个调查，还有这个社会支持程度，是吧？社会支持程度，然后病情的严重程度，还有那个病人的 状况，焦虑抑郁状况，他都对患者进行了调查，他就想研究他收集的这些数据对患者的这个 积极水平是不是有影响。好，首先我上次给大家做这个二元洛基斯提克回归分析的时候，那给大家说过，你需要把你收集的这些因素先进行单一因素分析啊，就是找出来，他们，比如说 通俗的来讲哈，就是说我这个患者他的性别如果是有显示力的，那么就说明我们的这个性别 也是需要纳入我们回归模型里面的一个变量，就是我们的一个自变量啊，然后以此比较他的这个年龄啊， 婚姻状况啊，居住状况啊，文化程度，工作状态等等，所有的一般资料都进行比较啊。如果说他们比 叫存在显著差异的话，那么把存在显著差异的这个自变量纳入我们的多元信息回归的模型里面，然后经过分析，如果说他的这个批值 经过分析小于零点零五，那么说明我们的这个变量就是我们积极水平的影响因素，是吧？你听我这么一分析的话，你看他的这个研究思路是不是就比较清晰了，对不对？呃，其实核心期刊也没有那么难发表，对吗？还有你， 你们的这个毕业论文设计的思路是不是也就更清晰了啊？你写一篇文章之前，你一定你的思路一定要清晰啊，所以在这里思路清晰的朋友都不舍得给我点个赞吗？对不对啊？你们的这个小红心是我分享的这个动力哈！当然，如果有疑问啊，有其他问 问题的，也欢迎大家留言。那么既然我们的这个思路已经清晰了之后啊，接下来就是我们的今天的这个多元先行回归分析的实操。嗯，为了给大家演示一下这个多元先行回归分析的实操，这里我也编了一些数据啊，就是 这个患者的患病情况，他的年龄，他的性别，他的体质指数，他的焦虑得分情况，能不能够影响他的这个积极水平 啊？当然我这个数据都不是真实的，只是为了给大家演示一下这个操作步骤。嗯，方法其实很简单哈，也就是点分析。我先给大家说了这个多元线性回归分析是属于什么回，属于我们这个回归模块的啊，就是回归模块里面的这个线性， 我们的这个音变量，也就是我们的研究目的是什么？是我们的这个积极水平，然后我们其他的这个变量就是自变量选进去， 然后我们需要把这个选项卡里面勾选哪些哈？我们呢有一个贡献性诊断啊，有一个这个模型礼盒度，然后点继续 好，点击确定好，这个就是我们的结果。首先我们可以看一下这个第二张表，也就是我们的这个模型汇总。模型汇总我们着重看哪个呢？看这个调整的这个儿方， 他这个儿方是零点八七二。呃，他是什么意思呢？也就是说我们的这个模型可以反映我们原始。

呃，好的，那我们来讲一下回归分析哦。呃，为什么我们要讲回归分析呢？是因为我们，呃最简单的模型来说，比方说我们认为社会支持感会对我们的孤独感呃产生影响了，那这就是我们把社会支持感当做是 x 字变量， 我们的孤独感呢？比方说我们情感孤独呢，是应变让外，那在我们做完我们的嗯，指标打包这一步之后呢？我们其实是需要去用 x 社会知识对于应变让外进行一个预测的。那预测呢？我们一般是在 分析这边，我们是用我们的一个回归，然后线性回归来做就好了，那基本上足以搞定大家的一个呃毕业论文了。那我们在这边的话是把我们的社会支持作为我们这边让，比如说叫做 命作死变量，那么我们把我们的一个呃情感孤独呢？天猫生成连死命左右音变量，然后点击确定就可以了。那基本上这就构成了最简单的操作，那我们看一下结果，结果在这，那在这个变模型在里面呢，我们其实是去 看的一个最核心的东西是，呃，这个指标就是说他对他首先是不是显著，那小于点零五呢？说明是 显著，那他是点零六呢？咱们可以在我们的论文里说他是比较显著的。第二个事情呢，是他的一个系数，那大家说这个事情我们在看系数的时候呢，要看的是这个系数就是点零七二这个系数。 那怎么来解读呢？我们可以这样来解读说当我们的社会知识感每增加一个单位，我们的情感孤独呢，也会相应的增加一个单位，当然跟我们常识有点相反，那这就是数据啊，抛给我们的结果了。那写成公式就可以说， e o m 一等于二点八六幺，这个长量加上点零七二乘以 s ppt m 三，这就构成了我们的一个结果。 因此我们可以在我们的论文里面说，呃，社会支持感对情感孤独具有显著且正向的影响。

多元线性回归分析结果解读，一、总体显著性检验 f 检验可以判断多元线性回归模型是否有意义，屁值小于零点零五，说明模型构建有统计学意义。二、你和优度二方一般认为越大越好，例如二方为零点五， 说明次变量可以解释因变量百分之五十的变化原因。三、回归系数显著性 t 检验每个次变量对因变量影响的显著性检验 p 检验对应 p 值小于零点零五，说明 x 对 y 的影响显著。四、自变量影响大小比较通过标准化回归系数进行比较的绝对值越大，说明该自变量对音变量的影响越大。五、 模型公式构建与预测使用非标准化回归系数也可以根据 spell 智能分析与分析建议进行。结果解读，你学会了吗？