回归分析只能是多个自变量。可以一个因变量
线性
因变量是连续性的【量表题】
- 简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量的线性关系。
- 多元线性回归则包含更多自变量。
前提
- 数据 是连续性的
- 因变量要符合正态分布
- 回归分析前要做相关性分析,自变量和因变量有相关性才能做回归
操作
选好自变量和因变量
结果
看未标准化系数就行
判断
1. R方 是对数据的解释,0.220 能接是0.22的数据,解释效果一般
2. 方差分析表,显著性<0.05。说明至少有一个自变量和因变量存在线性关系
2. 看显著性P<0.05. 说明该回归显著性好,保留这个自变量。
4. 看B,表示回归系数
逐步回归分析
定义:
逐步回归是以线性回归为基础的方法。其思路是将变量一个接着一个引入并在引入一个新变量后,对已入选回归模型的旧变量逐个进行检验,将认为没有意义的变量删除,直到没有新变量引入也没有旧变量删除,从而保证回归模型中每一个变量都有意义。
操作:
结果:
根据R方,要最好的,能较好的解释样本。
系数a。只看对应的就行
然后根据显著性,判断变量之间的关系
logistic
因变量是分类
二元
多元