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SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析
实验目的 ： 引入 1998~2008年上海市城市人口密度、 城市居民人均可支配收入、 五
年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因 素。 实验变量 ：
以年份、商品房平均售价（元 / 平方米）、上海市城市人口密度 ( 人/ 平方公里 ) 、城市居民人均可支配收入 ( 元) 、五年以上平均年贷款利率 (%) 和房屋空置率 (%)作为变量。 实验方法： 多元线性回归分析法 软件 ：spss19.0 操作过程： 第一步：导入 Excel 数据文件 1. open data document —— open data —— open；
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2. Opening excel data source —— OK.
第二步： 1. 在最上面菜单里面选中 Analyze —— Regression —— Linear ， Dependent（因变量）选择商品房平均售价， Independents （自变量）选择 城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房 屋空置率； Method 选择 Stepwise.
输出结果分析： 1. 引入 / 剔除变量表
Model 1
Variables Entered/Removed a
Variables Entered
Variables Removed
城市人口密度 ( 人/ 平方公 里)
2
城市居民人均可支配收入 ( 元)
a. Dependent Variable:
商品房平均售价（元 / 平方米）
Std. Error of the Estimate
1.000 1.000
1.000 1.000
35.187 28.351
Durbin-Watson 2.845
a. Predictors: (Constant), b. Predictors: (Constant), c. Dependent Variable:
4. 回归系数
3. 点击右侧 Plots ，选择 *ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择 DEPEND（NT因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的 Standardized Residual Plots （标准化残差图）中的 Histogram 、Normal probability plot ；点 击 Continue.
进入如下界面：
2. 点击右侧 Statistics ，勾选 Regression Coefficients （回归系数）选 项组中的 Estimates ；勾选 Residuals （残差） 选项组中的 Durbin-Watson 、
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Casewise diagnostics 默认；接着选择 Model fit 、Collinearity diagnotics ；点击 Continue.
10
2
19155148.264
23832.156
Residual Total a. Predictors: (Constant), b. Predictors: (Constant), c. Dependent Variable:
6430.018
8
803.752
38316726.545
10
城市人口密度 ( 人/ 平方公里 ) 城市人口密度 ( 人/ 平方公里 ), 城市居民人均可支配收入 ( 元) 商品房平均售价（元 / 平方米）
ANOVAc
Model 1
Regression
Sum of Squares 38305583.506
df
Mean Square
1
38305583.506
F 30938.620
Residual
Total
2
Regression
11143.039 38316726.545 38310296.528
9
1238.115
城市人口密度 ( 人/ 平方公里 ) 城市人口密度 ( 人/ 平方公里 ), 城市居民人均可支配收入 ( 元) 商品房平均售价（元 / 平方米）
该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出，模型的复相关系数（ R） 为 1.000 ，判定系数（RSquare）为 1.000 ，调整判定系数（Adjusted RSquare） 为 1.000 ，估计值的标准误差（ Std. Error of the Estimate ）为 28.351 ， Durbin-Watson 检验统计量为 2.845 ，当 DW≈ 2 时说明残差独立。 3. 方差分析表
Sig. .000 a
.000 b
该表显示各模型的方差分析结果。从表中可以看出，模型的 F 统计量 的观察值为 23832.156，概率 p 值为 0.000 ，在显著性水平为 0.05 的情形 下，可以认为：商品房平均售价（元 / 平方米）与城市人口密度 ( 人/ 平方 公里 ), 和城市居民人均可支配收入 ( 元) 之间有线性关系。
Method . Stepwise (Criteria:
Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
该表显示模型最先引入变量城市人口密度 ( 人/ 平方公里 ) ，第二个引 入模型的是变量城市居民人均可支配收入 ( 元) ，没有变量被剔除。
2. 模型汇总
Model Summary c
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Model 1 2
R 1.000 a 1.000 b
R Square
Adjusted R Square
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4. 点击右侧 Save，勾选 Predicted Vaniues （预测值）和 Residuals （残 差）选项组中的 Unstandardized ；点击 Continue.
5. 点击右侧 Options ，默认，点击 Continue.
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6. 返回主对话框，单击 OK.
