用SPSS做多元线性回归分析，总共三个自变量，一个因变量，想弄清楚自变量对因变量的影响程度_百度知道
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用SPSS做多元线性回归分析，总共三个自变量，一个因变量，想弄清楚自变量对因变量的影响程度
回归后，得到一系列参数，比如sig，B,F,t，请问如何根据这些参数确定影响程度？结果如下图，每个自变量有五个数据。多谢
我有更好的答案
也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果，表示每个自变量变化1个单位，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，“其来石含量”与“颈部密度”对应的sig值均超过了0.05，标准化系数的绝对值越大.05的显著性水平下，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，这意味着“在0，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，用统计专业的话来说，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，这两个自变量与因变量不显著相关”，通俗的说，该自变量对因变量的影响力就越大首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率
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多元线性回归的相关知识
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SPSS软件中调整混杂变量后两变量散点图（偏相关分析）的绘制
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在进行连续性资料两变量数据的相关性分析，特别是在撰写一些SCI论文时，有时我们需要先对可能的混杂变量（例如：性别、年龄等）进行调整后再用散点图的形式进行展示出来，以使文章数据结果更加可靠，增加文章的可读性和可接受性。例如如下两篇文章:
。SPSS软件中可以通过偏相关分析得到调整后的偏相关系数及相应的p值，但却不能直接输出调整变量后相应的散点图。需要我们进行一系列相关的操作才能出现调整后的散点图，本贴即是对相关操作知识的介绍。
首先根据方积乾教授主编的第六版《卫生统计学》中的相关数据进行详细分析解释，其次再提供我自己分析过的一篇文章中的原始数据以及在最终文章中的表达，便于有此需要的进行演示及文中表达参考。第一部分：第六版《卫生统计学》中的数据（data_book） 数据来自书中表13-4（P237）的数据，用SPSS21.0软件进行演示操作。例题是控制x3（气温）后x1（冷饮销售量）与x2（游泳人数）两变量进行相关分析，并作出散点图。 一、输入数据（图1.）。 Fig 1.二、进行偏相关系数的计算
路径为：【分析】--【相关】--【偏相关】。将分析的相关变量选入相应的框中（图2.），要分析的两个变量放入【变量】框中，需要调整的变量放入【控制】框中，如果有多个需要调整的变量，一并放入【控制】框中。点击【确定】按钮后出现图3.结果，可以得到偏相关系数r12,3为0.215，p值为0.551。 Fig 2. Fig 3.三、散点图的绘制3.1. 首先通过回归分析分别进行扣除x3影响之后的x1和x2的残差。路径为：【分析】--【回归】--【线性】。如图4. 将x1放入【因变量】框中，将需要调整的x3放入【自变量】框中（如果有多个调整变量，一并放入【自变量】框中），点击【保存】按钮，选择“残差”下【未标准化】按钮。依次点击【继续】--【确定】按钮。返回数据界面框得到控制x3后x1的残差RES_1；同样操作可以得到RES_2（图5.）。 Fig 4. Fig 5.
3.2. 进行RES_1与RES_2的相关分析，路径为：【分析】--【相关】--【双变量】。将RES_1、RES_2两变量放入【变量】框中进行分析，点击【确定】，图6.。得到RES_1、RES_2两变量相关系数（图7.）。可以发现图7.与图2.中的两相关系数是完全一样的（p值略有不同，原因可能是因为偏相关系数的计算运用到偏回归分析，牵涉到自由度的取值问题，本题中自由度为8，而不是两相关分析中纳入的11），至此我们就可以用RES_1、RES_2两变量的散点图来表示控制x3后x1、x2的散点图了。即在做进行调整相关变量后两变量散点图时，为调正相关变量后两变量残差所对应的散点图。 Fig 6. Fig 7.
3.3. 散点图绘制路径：【图形】--【旧对话框】--【散点/点状】，选择【简单分布】按钮。如图8.将RES_1、RES_2分别选入X轴、Y轴，点击【确定】。得到RES_1、RES_2两变量的散点图，即为冷饮销售量残差与游泳人数残差之间的散点图，也即为调整x3后x1与x2之间的散点图（图9）。双击图形可以在SPSS软件中进行图形的编辑（重新定义坐标轴的变量名称、小数点位数、坐标轴的最大、小值及主增量；以及添加拟合线）（图10.）。当然SPSS中还不能直接添加相关系数，如果要添加相关系数可以通过其它的做图软件在图形上进行操作。这里得到的坐标轴是以残差为坐标刻度标准的，如果要得到以原始值为坐标刻度的散点图，只需要将RES_1、RES_2中的数据加上x1、x2的均数后再进行散点图绘制即可得到：图11，整体数据视图；图12，未做编辑前的散点图；图13，进行编辑后的散点图，也就是我们文章中最终展示的散点图。 Fig 8.
Fig 10. Fig 11.
第二部分：我自己分析过的一篇文章中的原始数据（data_paper）以及相应的文章，感兴趣的可以进行重复操作。
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真的是太感谢了，找偏相关作图的资料找了好久都没有成功，就用简单散点图投稿了，结果审稿专家恰好提出了这个问题，避无可避。关键时候幸好能看到这个帖子。如果楼主能够将标题添加“偏相关作图”这样的文字信息，相信更容易被搜索到吧。希望能有更多人从中获益。再次感谢楼主无私分享！
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洪哥121 真的是太感谢了，找偏相关作图的资料找了好久都没有成功，就用简单散点图投稿了，结果审稿专家恰好提出了这个问题，避无可避。关键时候幸好能看到这个帖子。如果楼主能够将标题添加“偏相关作图”这样的文字信息，相信更容易被搜索到吧。希望能有更多人从中获益。再次感谢楼主无私分享！不客气，互相学习，共同进步。同时也要感谢你很好的建议，帖子标题已修改。
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jswu167 你很棒!谢谢你的认可。
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学习中，谢谢！
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李红雨333 学习中，谢谢！不客气，互相学习，共同进步。
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楼主讲的很详细，点赞支持！我想问一下，简单的散点图和这种偏相关的散点图有什么区别啊？？
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fcdc2016 楼主讲的很详细，点赞支持！我想问一下，简单的散点图和这种偏相关的散点图有什么区别啊？？谢谢你的认可。简单散点图和偏相关散点图，就是把简单相关和偏相关的结果用散点图的形式呈现出来。简单相关指两个指标指标之间的相关分析（x，y之间）；偏相关指三个、三个以上的变量之间中的两两相关分析（控制其它变量后其中的两个变量之间的相关性（控制x1后，x2与y之间的相关关系））。相比与简单相关分析，偏相关分析因为控制了其它的潜在混杂因素所得到的结果更加准确；因此，国外的文章一般要求在做简单相关分析后再做一次偏相关分析。
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谢谢你的认可。简单散点图和偏相关散点图，就是把简单相关和偏相关的结果用散点图的形式呈现出来。简单相关指两个指标指标之间的相关分析（x，y之间）；偏相关指三个、三个以上的变量之间中的两两相关分析（控制其它变量后其中的两个变量之间的相关性（控制x1后，x2与y之间的相关关系））。相比与简单相关分析，偏相关分析因为控制了其它的潜在混杂因素所得到的结果更加准确；因此，国外的文章一般要求在做简单相关分析后再做一次偏相关分析。好的，理解了。意思是偏相关分析得到的结果更为可靠。再次感谢！
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不过，有一点不解，就是应该拿哪些因素作为待调整的因素呢？？？
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fcdc2016 不过，有一点不解，就是应该拿哪些因素作为待调整的因素呢？？？这个就需要结合你的研究内容去考虑了，那些能够影响你研究结果的因素都可以进行调整，但是在处在研究结果通路上的因素是不能调整的，例如你研究糖尿病，年龄可以调整，但是血糖变量你就不能调整。
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讲的很详细，很实用，解决了大问题了，我在分析中有个问题:偏相关分析中的相关系数和残差相关系数差别有点大，不知道是什么原因？能不能帮忙分析分析，不胜感激。。。
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chaos罗 讲的很详细，很实用，解决了大问题了，我在分析中有个问题:偏相关分析中的相关系数和残差相关系数差别有点大，不知道是什么原因？能不能帮忙分析分析，不胜感激。。。你看一下你的数据的正态性检验结果，相关分析（参数检验）的前提是变量要为连续性变量，要满足正态性检验（或者近似正态性检验）；如果差的太大结果就不稳定了。如果不满足，你可以试着把极端值删除掉，或者用数据转换的方式进行预处理一下，再进行分析。
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非常感谢热心的楼主细心讲解！！受益匪浅，还想麻烦请教老师一个问题：您在另一个帖子有回复过别人如何做校正，我也一直没明白，偏相关和（1）线性回归/logistic回归的校正、（2）协方差分析是一样的吗？还是各有不同的适用范围？我感觉都是起校正混杂因素的作用啊！麻烦您有空指点一下，非常感谢！！
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elainechang 编辑于
elainechang 非常感谢热心的楼主细心讲解！！受益匪浅，还想麻烦请教老师一个问题：您在另一个帖子有回复过别人如何做校正，我也一直没明白，偏相关和（1）线性回归/logistic回归的校正、（2）协方差分析是一样的吗？还是各有不同的适用范围？我感觉都是起校正混杂因素的作用啊！麻烦您有空指点一下，非常感谢！！我的理解：偏相关分析是处理 自变量之间的相互影响的关系的（可以理解为控制一个或者多个自变量的混杂影响后，其中两个自变量之间的相关作用）；线性回归分析/logistics回归及协方差分析是处理不同自变量之间对因变量的关系的（可以理解为控制一个或者多个自变量后，其中的一个自变量对因变量影响的作用（有点拗口，不清楚你能不能明白））；线性、logistics、协方差本质是一回事，只是看因变量的数据类型而已，当因变量为连续型资料时使用线性回归分析；当因变量为二分类资料时使用logistics回归分析；当因变量为三个或者以上（也不能太多）的分类资料时使用协方差分析；当然，二分类资料也可以使用协方差分析，毕竟t检验是方差分析的一个特例。
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我的理解：偏相关分析是处理 自变量之间的相互影响的关系的（可以理解为控制一个或者多个自变量的混杂影响后，其中两个自变量之间的相关作用）；线性回归分析/logistics回归及协方差分析是处理不同自变量之间对因变量的关系的（可以理解为控制一个或者多个自变量后，其中的一个自变量对因变量影响的作用（有点拗口，不清楚你能不能明白））；线性、logistics、协方差本质是一回事，只是看因变量的数据类型而已，当因变量为连续型资料时使用线性回归分析；当因变量为二分类资料时使用logistics回归分析；当因变量为三个或者以上（也不能太多）的分类资料时使用协方差分析；当然，二分类资料也可以使用协方差分析，毕竟t检验是方差分析的一个特例。哦哦，好的,明白了！谢谢热心的楼主！！那如果只有两组，校正混杂因素能在SPSS中用协方差分析吗？我看SPSS的one way anova没有放协变量的位置啊？麻烦您啦！！
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elainechang 哦哦，好的,明白了！谢谢热心的楼主！！那如果只有两组，校正混杂因素能在SPSS中用协方差分析吗？我看SPSS的one way anova没有放协变量的位置啊？麻烦您啦！！当然可以
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哦哦，好的谢谢您啊！！
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elainechang 哦哦，好的谢谢您啊！！不客气
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这个帖子很好。但是我有一个问题，如果是控制两个或以上变量呢？该怎么操作呢
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dxy_slwmk009 这个帖子很好。但是我有一个问题，如果是控制两个或以上变量呢？该怎么操作呢如果是控制两个或以上的变量，直接将控制的变量们放到自变量中求出相应的残差就行了。
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请问楼主，假设有一组数据 分为两个组两组年龄有差异，而且另一个指标（另一个黄色标志）也有差异，需要考虑年龄可能对这个指标有影响，应该怎样调整年龄后然后分别算出两组这个指标的中位数呢？谢谢！
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luorongcrl 请问楼主，假设有一组数据 分为两个组两组年龄有差异，而且另一个指标（另一个黄色标志）也有差异，需要考虑年龄可能对这个指标有影响，应该怎样调整年龄后然后分别算出两组这个指标的中位数呢？谢谢！我的理解，统计描述的时候是不需要进行相关变量调整的，只有在做统计推断的时候，为了使推断的结果更有说服性，才有可能进行相关变量调整的。也就是说，这张表中的中位数是多少是不应该进行调整年龄的，但是那个p值可能是进行调整后得到的。
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谢谢楼主！今天看统计教程，突然发现一个解决的方法，就是参考SPSS统计分析大全，武松老师版，第98页，用SPSS里，分析，一般线性模型，把年龄放入协变量，就可以算出控制年龄后出白质体积有没有差异了。
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luorongcrl 谢谢楼主！今天看统计教程，突然发现一个解决的方法，就是参考SPSS统计分析大全，武松老师版，第98页，用SPSS里，分析，一般线性模型，把年龄放入协变量，就可以算出控制年龄后出白质体积有没有差异了。是的，一般线性模型是可以得出调整连续是否对另一个连续变量有作用的。
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请教楼主，非正态分布的连续性变量我用秩相关分析出了结果，想做偏相关分析校正一些其他因素。偏相关分析只能是在双变量线性相关（正态分布连续性变量）的基础上做吗？可以在秩相关分析基础上做吗？
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hg 请教楼主，非正态分布的连续性变量我用秩相关分析出了结果，想做偏相关分析校正一些其他因素。偏相关分析只能是在双变量线性相关（正态分布连续性变量）的基础上做吗？可以在秩相关分析基础上做吗？我认为：偏相关分析是基于双正太变量分布的基础上做的，秩相关分析应该不能用。以上仅是我个人意见，没有找到类似的书籍或者文献支持，你可以再查看一下其他的资料或者其他的统计老师，看看他们的意见。如果有确切的结果，希望你给我一个消息，谢谢你。
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楼主您好，请问散点图中拟合直线的R的平方值，是否就是偏相关系数的平方呢？谢谢楼主。
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lucien1983 楼主您好，请问散点图中拟合直线的R的平方值，是否就是偏相关系数的平方呢？谢谢楼主。和其他的回归方程式一样的，R的平方是决定系数，也就是回归平方和与总离均差平方和之比，对于II型回归，决定系数恰好等于相关系数的平方；但是，对于I型回归以及多重回归，这种情况并不成立。而偏相关回归分析，一般都属于多重回归分析，很多都不成立。上面扯了那么多，你可以不用理解。下次遇到这种情况，先计算出两者的偏相关系数；再作图，然后画拟合曲线，再通过作图软件把相关系数p上去就行了。
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非常感谢楼主！
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lucien1983 非常感谢楼主！不客气，互相学习，共同进步。
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谢谢楼主，希望你能分享更多的统计方法，跟你学习哦哦！
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西湖angie 谢谢楼主，希望你能分享更多的统计方法，跟你学习哦哦！谢谢你的认可。互相学习，共同进步。
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想问一下lz，你说偏相关是两个自变量之间的关系。那能不能用来做自变量与因变量之间的关系？比如自变量A,B;以及因变量C，A和B都对C有影响，A对C的线性相关很大，如果不排除A的影响则B对C的影响很小，这个时候可以用偏相关性分析么？
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关于丁香园关注今日：22 | 主题：193741
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【已解决】如何用spss做出回归和相关散点图（同时能显示组别）
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丁香园版主
这个帖子发布于2年零122天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
一般相关的 因变量 和 自变量之间 做个散点图即可但是如果我们自变量之间包含了 研究组和 对照组 那么SCI审稿人可能会要求用不同标志区分出来---这个有一定道理，下面虫哥教大家如何用spss做出这种图开始的步骤都一样
如下图---点散点图关键就是在这里添加组别在这里可以修改图标和添加拟合直线
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四叶虫 编辑于
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不错哦，就是有点不明白为何要把两组放在一个图中，而且标记的不同，这不是相互混淆吗
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虫哥这个帖子写的不错！
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关于丁香园多个自变量,一个因变量,而且每个变量都有一组观测数据,怎样能够找到自变量和因变量之间的函数关系?
多个自变量,一个因变量,而且每个变量都有一组观测数据,怎样能够找到自变量和因变量之间的函数关系?是否有这样的算法能够实现?用多元回归分析的话,都是已知某种确定的函数类型,无论是线性的还是非线性的.所以用不了啊!
用机器学习中的 支持向量机 之类的应该可以吧? 好像搜索 一下 支持向量机 和 函数拟合 ,有很多结果. 你参考一下,我也不知道多元的行不行. 以前机器学习课,那些逻辑回归 SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,不过都是一元的.你可以找一下这方面的资料看看
与《多个自变量,一个因变量,而且每个变量都有一组观测数据,怎样能够找到自变量和因变量之间的函数关系?》相关的作业问题
一边为a,由周长与变长的关系知另一边长为12/2-a=6-a那么S=a*（6-a） 由于a和6-a是边长（长度）a>0 6-a>0 即0
Y=π×20^2-π×X^2=400π-πX^2.
y=k1xx=k2/zy=k1*k2/zy=k1k2/zk1k2是定值y与z成反比例
对于D是否为中介变量,你一方面需要寻找有没有文献的支撑,比如前人研究提到,这个D可能作为中介变量,但是还待验证,或者已经有人验证过D的中介效应.此时,你就可以再进行一下.另一方面,如果没有研究做过D的中介效应分析,但是逻辑上D变量确实有可能起中介作用,你也可以试着分析一下.总之,你可以先去分析,最后也不一定在文章中表现
你每给定一个自变量的值,都对应一个因变量的值,自变量的取值范围、以及这种明确的对应关系、再到产生的因变量的取值范围,三者整体才是一个 “函数”.说因变量是函数只是习惯上的,说一个变量是函数都是默认了潜台词是有个自变量以某种对应方式影响这个因变量.函数确实不是不定方程.【方程是一种表示未知量满足的某种等式或不等式条件、不
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就是把每个分类单独一列,该项选择了就编码成1,其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归
你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法 再问： 首先感谢您的回答，谢谢！ 朋友，是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象，当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中，如果方程中少了其中几个变量，那么是不是就不能完全展示影响因素对研究对象的影响呢？ 我是第一次接触这个软件，问的可能有点儿白痴，还请您不吝赐
估计您的意思是：求三元N次方程的最值/二元函数的最值.求多元函数极限值的求法.详情请看参考资料资料的内容：• 理解多元函数极值和条件极值的概念• 会求二元函数的极值• 了解求条件极值的拉格朗日乘数法• 会求解一些较简单的最大值和最小值的应用问题
这个是比较两个模型的差异,有差异就说明你的中介变量有作用 再问： 两个模型的差异再怎么比较？能具体说明下吗？
单选题：CBDDAB判断题& 1.是& 2.是& 3.是& 4.否 &
研究对象：酶的活性自变量：温度无关变量：其他条件因变量：酶的活性
对于一般的函数,可以利用Matlab自带的GA optimaltool来解决,里面有详细的实例,看Matlab帮助文件.命令：optimtool('ga')
将你和结果的 模拟y 与 真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的
matlab可以做函数拟合,没问题.如果能已知函数关系,只是待定参数的话,会很容易.否则,就得自己猜一个函数关系,这样麻烦些；如果蒙不到正确的函数形式就很难有好效果了. 再问： 我大体知道f1=y(x1),f2=y(x2),f3=y(x3,f4=y(x4),f5=y(x5),但不确定是否F=k*f1*f2*f3*f4*
建议使用逐步回归,这样可以排除不显著的变量
能做回归 .设成LNp/1-p形式 因为 p的范围是0--1,不能做回归,设成LNp/1-p形式负无穷到正无穷.就可以了.
你没有做相关分析,你做的是回归分析结果主要是看回归系数我替别人做这类的数据分析蛮多的
先把那些点 画出来 自己观察一下大概是什么关系 再找接近的几中函数 分别验证一下 取误差最小的 再问： 那两个自变量的怎么画图啊？ 再答： 。。。。不是有一些点嘛 对应的(x,y)画出来 用matlab
.唯一 自变量 因变量 函数}