怎样种苹果收成好?——回归分析帮你找到答案


 

俗话说得好,每天一苹果,医生远离我~多亏了农民伯伯们的辛勤劳作,让我们四季都能吃上苹果。那么苹果树怎么种才能结更多的果子呢?

已知各苹果树的结果数量,以及它们种植期间平均每天的日照时间与浇水次数,怎样才能知道这两个因素有没有对苹果树的结果数量产生影响呢?这时就可以用到回归分析。

相关分析描述分析项之间是否有关系,回归分析研究影响关系情况。回归分析实质上就是研究 X对 Y的影响关系情况。

打开在线SPSS分析软件SPSSAU,导入数据后,在左侧边栏选择“回归”。

将“结果数”放入X框,“日照时间”、“浇水次数”放入Y框,点击“开始回归分析”,SPSSAU即可一键输出结果表。


 

分析后得到以下的结果表。


 

对于分析结果表格,SPSSAU系统将自动输出分析建议,根据建议的提示我们就能读懂结果表的含义,自行进行分析~


 

进一步利用大数据和人工智能原理,SPSSAU系统还自动输出了智能化分析,我们直接看这些文字就能明白结果~原来浇水次数对苹果的结果数量没有显著影响,而日照时间则会对结果数产生显著的正向影响。怪不得高原的苹果树结果率高呢!


 

理论

相关分析描述分析项之间是否有关系,回归分析(线性回归分析)研究影响关系情况,回归分析实质上就是研究 X(自变量,通常为定量数据)对 Y(因变量,定量数据)的影响关系情况,有相关关系不一定有回归影响关系.

分析步骤共为四步:

1.首先对模型情况进行分析。包括模型拟合情况(比如R平方为 0.3,则说明所有 X 可以解释 Y 30%的变化原因),模型共线性问题(VIF 值小于 5 则说明无多重共线性),是否通过 F 检验(F 检验用于判定是否 X 中至少有一个对 Y 产生影响,如果呈现出显著性,则说明所有 X 中至少一个会对 Y产生影响关系).

2.分析 X 的显著性。如果显著(p 值判断),则说明具有影响关系,反之无影响关系.

3.判断 X 对 Y 的影响关系方向。回归系数 B 值大于 0 说明正向影响,反之负向影响.

4.其它。比如对比影响程度大小(回归系数 B 值大小对比 X 对 Y 的影响程度大小)

这种分析方法是不是很方便呢?“回归分析”其在学术论文、调研报告中具体的应用场景丰富,在社会学、经济学、生物学等多个学科都有应用。

Tips1:回归分析中,研究X对Y的影响,这里的X通常是定量数据,而非定类数据。如果X为定类数据,则有两种处理方法:1作为控制变量,即放入模型,但并不对其进行分析;2如果一定要分析它对Y的影响,此时应该进行虚拟变量(又称哑变量)设置后再放入。

Tips2:通常来说,回归分析之前还需要使用相关分析研究相关关系,首先要保证有相关关系之后,再进行回归分析较为科学。

除了上文提到的回归分析,SPSSAU提供给用户的分析方法还包括信度分析,效度分析,方差分析,卡方分析和T检验,多选题各类交叉分析等等。


 

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posted @ 2018-04-27 22:00  spssau  阅读(451)  评论(0编辑  收藏  举报