北京建大信息科学实验：回归分析患者满意度

本次实验是关于回归分析的一个实践项目，属于北京建筑大学信息与计算科学专业学生的课程任务，实验名称为“回归分析实验”，于2020年5月22日在C-423教室进行，由指导教师王恒友负责，学生李金哲参与。实验的主要目的是让学生掌握数据的回归分析方法、撰写数据分析报告的技巧以及使用SPSS软件进行数据分析。 实验内容聚焦于实际问题：一家医院希望通过回归分析研究病人满意度Y与年龄X1（病人年龄）、病情严重程度X2和忧虑程度X3之间的关系。实验包括三个主要步骤： 1. **拟合线性回归模型**：首先构建线性回归模型Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ε，其中Y是满意度，X1-X3是自变量，βs代表回归系数，ε是误差项。通过残差分析来评估模型的合理性，即检查误差是否符合正态分布。 2. **逐步回归法**：使用逐步回归方法，即逐步添加或剔除变量，以找到最佳的回归方程，该方法有助于识别对模型解释力最强的自变量组合。 3. **残差分析比较**：对选定的最优回归方程进行残差分析，与第一步的结果进行对比，查看是否有显著变化，以确保模型的稳定性和有效性。 在实验报告中，学生需要完成以下内容： - **数据处理与可视化**：使用SPSS软件进行数据导入，并通过图形（如图1-1、图1-2和图1-3）展示线性回归分析的过程，包括设置因变量和自变量，选择适当的回归分析方法，以及观察预测值和残差的分布。 - **统计检验**：执行ANOVA分析，查看模型的显著性，包括平方和、自由度、均方和F值，以及显著性水平。 - **系数分析**：生成系数表（表1-1和表1-2），展示回归系数（标准化和未标准化）、t值、显著性以及置信区间，帮助理解各自变量对满意度的影响。 实验结束后，学生需要提交详细的实验报告，包括所有分析步骤、结果解读以及可能的结论和建议，以展示他们对回归分析的理解和应用能力。通过这个过程，学生不仅加深了对理论知识的掌握，也锻炼了数据分析的实际操作技能。