众文网毕业论文spss回归分析(求助,谁能帮忙指导一下如何做统计分析)
1.求助,谁能帮忙指导一下如何做统计分析
随意点的，到网上多找资料，自己做。你要是真写不到，你提出了你的具体要求找人做，我朋友的论文是找【天下文库】做的，他都通过了，你也可以去咨询下。
怎么写开题报告呢？首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。
第一是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如“伦教糕”、伦教木工机械、伦教文物等进行研究，拟定的标题就是“伦教文化研究”。 第二就是内容的撰写。开题报告的主要内容包括以下几个部分： 一、课题研究的背景。 所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。比如我曾指导的一个课题“伦教文化研究”，背景说明部分里就是说在改革开放的浪潮中，伦教作为珠江三角洲一角，在经济迅速发展的同时，她的文化发展怎么样，有哪些成就，对居民有什么影响，有哪些还要改进的。当然背景所叙述的内容还有很多，既可以是社会背景，也可以是自然背景。关键在于我们所确定的课题是什么。 二、课题研究的内容。课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”
2.SPSS回归分析结果该怎么解释,越详细越好
首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。
其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。
第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。
3.请求高人帮忙用spss软件求回归方程的显著性水平与其分析
如果是一元回归，则分析结果如下：
回归分析： y 与 x
回归方程为y = - 3.63 + 0.0488 x
自变量 系数 系数标准误 T P
常量 -3.625 5.937 -0.61 0.553
x 0.048793 0.009297 5.25 0.000
S = 2.02063 R-Sq = 69.7% R-Sq（调整） = 67.1%
方差分析
来源 自由度 SS MS F P
回归 1 112.47 112.47 27.55 0.000
残差误差 12 49.00 4.08
合计 13 161.47
如果是二元回归，结果如下：
多项式回归分析：y 与 x
回归方程为y = 112.9 - 0.3235 x + 0.000295 x**2
S = 1.93855 R-Sq = 74.4% R-Sq（调整） = 69.7%
方差分析
来源 自由度 SS MS F P
回归 2 120.132 60.0658 15.98 0.001
误差 11 41.338 3.7580
合计 13 161.469
方差的序贯分析
来源 自由度 SS F P
线性 1 112.474 27.55 0.000
二次 1 7.658 2.04 0.181
如果是三元回归，结果如下：
多项式回归分析：y 与 x
回归方程为y = 1452 - 6.751 x + 0.01053 x**2 - 0.000005 x**3
S = 1.86824 R-Sq = 78.4% R-Sq（调整） = 71.9%
方差分析
来源 自由度 SS MS F P
回归 3 126.566 42.1887 12.09 0.001
误差 10 34.903 3.4903
合计 13 161.469
方差的序贯分析
来源 自由度 SS F P
线性 1 112.474 27.55 0.000
二次 1 7.658 2.04 0.181
立方 1 6.434 1.84 0.204
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综合分析，x与y更适合采用二元回归。
4.如何用spss做多因素回归分析
SPSS统计软件可以用来做许多数据分析，回归分析就是其中之一。回归分析就是探索两种及其以上变量之间的关系，运用十分广泛，按照自变量和因变量之间的函数关系类型可以分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析不仅可以分析数据，更可以用来预测一些数据的发展情况，从而应用非常广泛。多因素回归分析步骤如下：
1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件
2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】
3、选择【简单分布】，并点击【定义】，这种散点图是我们常见的，而其他几种都比较复杂，用到这儿就把简单问题复杂化了。
4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。
5、点击【分析】---【回归】---【线性】
6、在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加精确地去优化模型
7、接下来就是结果分析了，一共在输出文档中弹出了四张表其中【系数表】就是所求出来的模型，根据B列写出函数表达式，这道题就是y=1.594x+26.659,sig均小于0.05表示自变量对因变量有显著影响。
8、【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的，
9、【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。至此回归分析就完成了图中的这个模型就是比合理的。
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