熟练使用SPSS进行回归分析试验 例 某地一年级12名女大学生的体重与肺活量数据如下表所示：试求肺活量L( Y) 对体重Kg( X) 的 回归方程。 学生编号 体重X（Kg） 肺活量Y（L） 1 42 2.55 2 42 2.20 3 46 2.75 4 46 2.40 5 46 2.80 6 50 2.81 7 50 3.41 8 50 3.10 9 52 3.46 10 52 2.85 11 58 3.50 12 58 3.00 1、数据录入。将将肺活量L作为因变量y, 体重Kg作为自变量x分别输入数据区域,格式如下图。 2、 统计分析。逐一选取Analyze、Regression、Linear 展开对话框如下图所示。将X 选入independent（自变量框），将Y选入dependent（因变量框） 然后点击Statistics 按钮，出现一个设置各种统计选项的对话框。点击Plot 按钮可绘制残差分布图、直方图、极端值图或正态概率图。Options 按钮可改变进行逐步回归时的内部数值的设定以及对缺失值的处理方式。单击OK 键进行统计分析。 表一 Variables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1X.Enter 表二 Model Summary ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.749.562.518.28775 表三 ANOVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.Regression1.06111.06112.817.005Residual.82810.083Total1.88911 a Predictors: (Constant), X b Dependent Variable: Y 表四 CoefficientsUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta(Constant)4.130E-04.815.0011.000X5.883E-02.016.7493.580.005 第一个表格显示了选入或删除的变量，本例有一个自变量x被选入方程,无删除的变量。第二个表格为模型总结。给出了复相关系数R 、复相关系数平方R Square，调整复相关系数平方Adjusted R Square， 估计值的标准误Std. Error of the Estimate，第三个表格为方程配合适度检验结果，F=12.817， P(Sig.)=0.005,说明自变量和应变量之间有回归关系存在。第四个表格给出了直线回归方程系数的值及偏回归系数的检验结果。Unstandardized Coefficients B 为偏回归系数系数，Std Error 为偏回归系数系数标准误，Standardized Coefficients Beta 为标化偏回归系数。