spss多重線性迴歸逐步迴歸法操作和結果解釋方法

​spss經常用到的一個迴歸方法是stepwise，也就是逐步迴歸，它指的是每次只納入或者移除一個變量進入模型， 這個方法雖然好用，但是最後可能出現幾個模型都比較合適，你就要比較這幾個模型的優劣，這是個麻煩事，這裏就給大家簡單的分析分析。

操作方法

（01）打開spss以後，打開數據，這些都準備好了以後，我們開始擬合方程，在菜單欄上執行：analyze---regression---linear，打開回歸擬合對話框

（02）​在這裏，我們將因變量放大dependent欄，將自變量都放到independent欄​

（03）​將method設置為stepwise​，這就是逐步迴歸法

（04）​點擊ok按鈕，開始輸出擬合結果​

（05）​我們看到的第一個​表格是變量進入和移除的情況，因為這個模型擬合的比較好，所以我們看變量只有進入沒有移除，但大部分的時候變量是有進有出的，在移除的變量這一欄也應該有變量的

（06）​第二個表格是模型的概況，我們看到下圖中標出來的四個參數，分別是負相關係數、決定係數、校正決定係數、隨機誤差的估計值，這些值（除了隨機誤差的估計值）都是越大表明模型的效果越好，根據比較，第四個模型應該是最好的

（07）​方差分析表，四個模型都給出了方差分析的結果，這個表格可以檢驗是否所有偏回歸係數全為0，sig值小於0.05可以證明模型的偏回歸係數至少有一個不為零

（08）​​參數的檢驗，這個表格給出了對偏回歸係數和標準偏回歸係數的檢驗，偏回歸係數用於不同模型的比較，標準偏回歸係數用於同一個模型的不同係數的檢驗，其值越大表明對因變量的影響越大。