多元线性回归分析

两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系,称为多元线性回归分析,表现这一数量关系的数学公式,称为多元线性回归模型。

案例

研究并讨论对10名干部的满意度和其多个指标之间是否显著存在多元线性关系

数据

10名员工的6项指标示数

数据分析

H0:对10名干部的满意度和其5项指标之间不存在显著多元线性关系;

H1:对10名干部的满意度和其5项指标之间存在显著多元线性关系;

执行:analyze/regression/linear,并将满意度放入dependent中,将其他的五项指标放入independent中,确定得到下列各图:

调整R方结果

这里的R方的结果为0.525,证明这个方程的拟合度并不是很好;

方差分析结果

由方差分析可知:在假设满意度与五项指标并没有显著性线性关系的情况下,F=2.99,P=0.156,大于显著性水平0.05,也就是说,我们需要接受原假设,拒绝对立假设,即:对10名干部的满意度和其5项指标之间不存在显著多元线性关系。我们可以继续看看一看每一个指标的细致描述:

多指标系数及相伴概率

数据显示,相伴概率均大于显著性水平,与上方方差分析结果一致,接受原假设,自变量和因变量之间不存在多元线性回归关系。


本编学习内容数据和案例均来自于清华大学出版社·倪雪梅·《精通spss统计分析》

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