spss回归分析是干嘛的 spss回归分析r方为多少合适

spss回归分析是干嘛的？spss回归分析是用于研究变量之间关系的方法，以找出模拟变量关系的最佳模型。spss回归分析r方为多少合适？一般来说，spss回归分析结果r方越接近1，方程拟合效果越好。

一、spss回归分析是干嘛的

spss回归分析是数据统计分析中常用的一种统计分析方法，有着很广泛的应用。其中，

1. 从分析原理来说，spss回归分析是用于研究自变量与因变量关系的分析方法，以找出自变量与因变量之间的函数关系，构建最佳的模拟方程，用于描述变量之间的关系、作出数据预测等。

2. 从应用范围来说，spss回归分析的应用范围很广，涉及到科学研究、商业研究、数据预测、模型构建等众多领域，可用于进行商业领域的销售预测、产品质量控制，科学研究领域的模型构建、气象预测等。

3. 从研究方法来说，如图1所示，可以看到，spss回归分析包括了多种不同类型的分析方法，如线性回归、曲线回归、非线性回归、Logistic回归等，可用于研究一个自变量与因变量、多个自变量与因变量、定性变量与定量变量间的关系，研究范围十分广泛。

spss回归分析

二、spss回归分析r方为多少合适

spss回归分析常会应用r方来判断模拟方程的拟合程度，即方程模拟数据关系的能力。那么，spss回归分析中的r方是什么？r方为多少合适？

从数理角度来理解，r方计算的是回归平方和与总平方和的比率，数学表达式为R2=SSR/SST，其中SSR为回归平方和，SST为总平方和，用于测量回归模型能够解释的方差占因变量方差的百分比。

如果手动计算的话会比较繁琐，在spss的回归分析中，可使用“模型拟合”统计量自动计算r方，解读结果时，只需根据spss得出的r方判断方程的拟合优度即可。

模型拟合

r方主要是表示模拟方程中自变量对因变量的解释能力，其取值范围为0-1，理想情况来说，r方当然是越接近于1越好，部分研究问题会要求r方至少要达到0.6。

对于一些多自变量的研究问题，r方的数值可能会很高，但方程拟合效果不一定好，因此还需结合研究问题的实际情况决定，但总体原则是越接近1越好，最好大于0.6。

对于多自变量的问题，spss的回归分析会同时提供调整后r方的结果，该结果可以更加准确地反映模型的拟合程度，因其修正了多自变量对r方数值的影响，当模型自变量比较多时，更建议查看调整后r方的结果，其取值也是0-1，也是越接近1拟合效果越好。

系统聚类分析

三、spss曲线回归是什么

spss回归分析除了提供常用的线性回归功能外，还提供了实用性更强的曲线回归功能。

曲线回归在自变量与因变量（定量变量）的关系模型未知的情况下，可设置多种模型检验分析，比如线性、二次、三次、增长、指数模型等。通过对比不同回归方程的r方与显著性检验数值，可判断哪一种模型更适用，相比于逐个回归方程分析运算，曲线回归能提供更便捷的分析方式。

曲线回归

spss的曲线回归运算结果如图5所示，包含r方、F值、显著性P值以及回归方程的参数估算值。

通过对比r方可得到“三次回归方程”的r方最高，达到0.956，其他线性、二次、增长、指数等回归方程也有0.9以上的r方。

根据显著性P值<0.001，说明以上回归方程在95%的置信水平下都拥有显著性，即自变量对因变量有显著影响，结合r方的数值，可选用三次回归方程，其数学表达式可根据参数估算值撰写如下：y=8.495-2.725x1+1.688x2-0.071x3

参数估算值

四、小结

以上就是关于spss回归分析是干嘛的，spss回归分析r方为多少合适的相关内容。spss回归分析提供的分析方法丰富，应用广泛，是一种很常用的变量关系分析方法，对于定量变量关系未知的情况，可尝试曲线回归，以更加便捷的分析方式进行多种回归方程的模拟运算。