内容发布更新时间 : 2024/10/22 21:18:30星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

一、多元线性回归

多元线性回归的因变量必须是定距的，自变量必须是多个，自变量可以是定距、定序或定性。多元线性回归最大的功能是，能够在知道多变量因素均对自变量存在影响的情况下，说明某个自变量是否显著，以及各个自变量对因变量的影响程度的大小。

将血压作为因变量，将年龄、吸烟史和体重指数作为自变量，点击确认。

首先，看第一张表格中有“R平方”，R平方=0.801，说明年龄、吸烟史和体重指数三者加在一起对血压具有80.1%的解释力。然后，看第三张表格中的“显著性”，由于体重指数为0.12，大于0.05，因此可以删除，说明血压与体重指数不具有显著性。剩下的年龄和吸烟史的显著性都小于0.05，因此具有显著性。最后看第三张表格中的“Beta”，它说明在知道其他自变量存在，并控制其他自变量影响（所谓控制是指其他自变量对因变量的影响为平均值）的情况下，相关自变量对因变量的影响程度：如果Beta越大，说明斜率越大，越显著；如果Beta越小，说明斜率越小，越不显著。这样就比较出不同自变量对因变量的影响程度的大小，从上表中可以看出：（1）体重指数对血压没有影响；（2）年龄对血压的影响最大；（3）吸烟史对血压的影响其次。

二、T检验

独立样本T检验的意义是：不但告诉我们平均值是否存在差别，而且告诉我们这样的差别是否具有显著性。 点击“分析”，“比较平均值”，然后“独立样本T检验”。

确定检验变量为血压，分组变量是吸烟史。对吸烟史确定数值，因为1代表吸烟，0代表不吸烟。

点击确定之后，可以得到下面的两张表格。