spss 회귀분석 예제

spss 회귀분석 예제

이제 선형 회귀 분석을 수행할 수 있습니다. 선형 회귀는 분석/회귀/선형의 SPSS에서 발견됩니다. d. 회귀, 잔차, 합계 – 결과 변수의 분산 내역을 살펴보면 회귀, 잔차 및 합계를 살펴볼 범주가 있습니다. 총 분산은 독립 변수(모델)와 독립 변수(Error)에 의해 설명되지 않는 분산으로 설명할 수 있는 분산으로 분할됩니다. R 제곱 변경이라는 것을 출력해야 하므로 선형 회귀에서 통계를 클릭하고 R 제곱 변경 상자를 클릭하고 계속을 클릭합니다. 구문은 다음과 같습니다 (/STATISTICS 하위 명령 에서 새 키워드 변경을 알 수 있음). 간단한 선형 회귀에 비해 계수에 상당히 차이가 있습니다. 간단한 회귀에서 acs_k3는 .027의 R-square를 가진 현저하게 양성 B = 17.75, p < 0.01이었다. 이는 평균 학급 규모가 증가하면 학업 성적이 증가한다는 것을 시사합니다(이는 직관적이지 않습니다).

전체(학교에서 전체 자격 증명 교사의 백분율)와 식사(학교에서 무상 급식의 백분율)를 추가하면 avg_k3의 계수가 이제 B = -.717, p = 0.749로 학생 의 학업 성적에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 알 수 있습니다. 공선도 를 확인하여 avg_k3가 모델의 다른 예측 변수와 공선형인지 확인할 수 있습니다(단원 2: SPSS 회귀 진단 참조). 그러나 이 경우 사회경제적 지위를 나타내는 지표인 식사가 억제 변수로 작용하고 있는 것 같습니다(이번 세미나에서는 다루지 않을 것). 선형 회귀 메뉴에서 종속 및 독립 필드를 볼 수 있습니다. 종속 변수는 독립 변수 또는 예측 변수에 의해 예측되는 변수인 결과 변수라고도 합니다. 지금은 다른 필드에 대해 걱정하지 맙시다. 지금 확인을 클릭하거나 붙여넣기를 클릭하면 Synatx 편집기에서 출력된 코드가 표시됩니다. 실행 단추를 클릭하여 분석을 실행합니다. 색인 (i)은 특정 학생, 참가자 또는 관찰일 수 있습니다. 이 세미나에서는 이 색인이 학교에 사용됩니다. (y_i)라는 용어는 종속 또는 결과 변수(예: api00)이고 (x_i)는 독립 변수(예: acs_k3)입니다.