SPSS统计分析详解：线性回归与残差分析

"这篇文档介绍了如何使用SPSS进行线性回归分析，并重点讲解了Save子对话框中的设置，以及分析结果的解读。" 在SPSS软件中，进行数据分析时，Save子对话框是一个重要的环节，特别是在执行线性回归等统计分析后，我们需要保存和进一步分析结果。在本例中，当用户点击“保存”按钮，会弹出Save子对话框，用户可以选择在残差选项栏中勾选“未标准化”，这样会在输出的数据文件中生成一个名为res_1的残差变量。这个残差变量对于后续的残差分析至关重要，因为它可以帮助我们理解模型的拟合情况和异常值的存在。 图5.7和图5.8展示了Save子对话框的不同界面，尽管没有详细描述，但可以推断这两个图分别对应了设置未标准化残差的选项和完成设置后的对话框状态。用户在确认设置无误后，可以在主对话框中点击“OK”按钮，SPSS将执行线性回归命令。 执行线性回归后，SPSS会生成一系列统计量，如在表5.3中，我们可以看到拟合优度（R Square）和调整的拟合优度（Adjusted R Square），这两个指标用来评估模型对数据的解释能力。在本例中，R Square和Adjusted R Square分别为0.934和0.93，表明模型能够解释住房支出变化的90%以上，显示出较高的拟合度。 此外，表5.4提供了方差分析表，其中F统计量和对应的p值用于检验模型的整体显著性。F统计量为252.722，p值为0，意味着我们有充分的理由拒绝原假设，即模型整体不显著，从而确认模型是有效的。 SPSS作为一款广泛应用的统计分析软件，因其用户友好的界面、强大的功能和易学习性而受到青睐。它涵盖了各种高级统计分析方法，并能生成专业的统计图表，广泛应用于教育、研究和企业决策中。在不同版本中，SPSS保持着对多种操作系统平台的支持，比如PASW Statistics 18.0，提供了批处理模式、完全窗口菜单运行模式和程序运行模式等多种操作方式，以满足不同用户的需求。 在使用SPSS时，初学者通常从完全窗口菜单运行模式开始，通过图形用户界面进行操作，无需编写复杂的程序。而对统计语句或脚本有一定了解的用户，则可能更倾向于程序运行模式，直接编写和运行语法来完成分析。 SPSS是进行统计分析的重要工具，其丰富的功能和易用性使得用户能够高效地处理大量数据，进行深入的统计分析，如线性回归，以支持科学决策和研究。