用SPSS进行同时多元线性回归分析

吕双庆

摘 要：为了更好地分析丽江师范高等专科学校录取学生专业与其高考成绩之间的相关性，特选取2014级语文教育专业、数学教育专业和英语教育专业三个专业作为样本，对其进行多元线性回归分析，该样本分析结果表明专业=2.566-0.015（语文）-0.004（数学）+0.016（数学）-0.003（综合）。

关键词：SPSS；录取专业；高考成绩；多元线性回归；

中图分类号：G40 文献标识码：A 文章编号：1674-3520（2015）-08-00-01

一、研究的目的

为了更好地分析丽江师范高等专科学校录取学生专业与其高考成绩之间的相关性。

二、样本选取

特选取2014级语文教育专业、数学教育专业和英语教育专业三个专业作为样本，该研究所有数据来源于丽江师范高等专科学校2014级录取并报到的学生成绩库，对其进行多元线性回归分析。

三、工具选择

考虑到时效等因素，采用SPSS 软件进行分析。

四、回归分析

因为前期没有有力理论支持，采用强制进入法进行分析。

第一步：模型概况：通过使用SPSS软件对样本进行分析，模型输出结果如表1：

表1表明：4个预测因子和录取专业之间的整体关系报告为0.403.当对多重相关R进行平方后，得到4个预测因子可以解释录取结果中16.3%的变异情况。随后进行校正，校正结果0.155接近初始样本报告0.163，也就是说样本和总体的拟合较好。结论为：模型可以解释。

第二步：进行F检验，结果如表2：

从上述统计结果可以看出，F（4，418）=20.299（P<0.001），意味着模型是可以接受的。

第三步：进行T检验。总结与回归系数相关的信息如表3：

表中第一列报告了非标准回归系数，第三列报告了标准回归系数。若非标准回归系数为负数，则表示这些预测因子与因变量之间呈负相关关系。T检验结果表明2个变量（外语、综合）结果显著。

标准化系数提供预测因子贡献性指标可以看出，外语的贡献性为“0.348”，综合的贡献性为“0.210”，其次分别是语文“0.128”、数学“0.084”.

第四步：得到模型。

用回归系数对因变量做出预测，得到回归方程：

专业=2.566-0.015（语文）-0.004（数学）+0.016（数学）-0.003（综合）。