Hồi quy tuyến tính đơn giản

(Tham khảo chính: thống kê )

Phân tích mối quan hệ cơ bản cuối cùng là hồi quy tuyến tính đơn giản. Điều này được sử dụng để đưa ra dự đoán từ mối quan hệ tuyến tính đã thiết lập. Lệnh Linear Regression nằm trong thư mục Regression của menu Analyze.

[Hình ảnh minh họa lệnh Linear Regression trong thư mục Regression của menu Analyze.]

Hộp thoại Regression có các trường cho các biến Độc lập (trục X) và Phụ thuộc (trục Y). Biến được sử dụng để đưa ra dự đoán nên được sử dụng cho biến X. Chúng ta sẽ sử dụng SAT để đưa ra dự đoán về GPA. SAT được sử dụng cho biến X. GPA đại học sẽ là biến phụ thuộc hoặc biến kết quả mà chúng ta quan tâm để đưa ra dự đoán.

Nút "Statistics" có một số tùy chọn bổ sung để chọn các phân tích.

[Hình ảnh minh họa hộp thoại cho hồi quy với SAT trong trường độc lập và GPA trong trường phụ thuộc.]

Tệp kết quả đầu ra trông như thế này. Đặc biệt quan trọng là cột "Unstandardized coefficients, B". Điều này cho thấy trọng số cho công thức hồi quy.

[Hình ảnh minh họa bảng hiển thị kết quả đầu ra của phân tích hồi quy.]

Đối với ví dụ này, độ dốc là 0,0038 và giao điểm Y là -0,93, có thể được biểu thị dưới dạng công thức tuyến tính Y-prime = 0,0038X - 0,93. Dựa trên điều này, một người có điểm SAT là 1000 sẽ được dự đoán là có GPA là 2,87.

Thật không may, PSPP đã không hiển thị chữ số thứ ba sau dấu thập phân cho biến SAT trong ví dụ này. Nó chỉ hiển thị .00.

Tải về tài liệu chính .....(xem tiếp)