spss分析多个因变量的关系是什么？

Question

如题所述

Answer 1

spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性，通过他们之间相关性的计算，这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。

自变量之间存在共线性，说明自变量所提供的信息是重叠的，可以删除不重要的自变量减少重复信息，但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并从偏相关系数检验证实为共线性原因的那些变量中删除，如果删除不当，会产生模型设定误差，造成参数估计严重有偏的后果。

多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。

两连续变量线性回归模型的适用条件：

（1）线性趋势：自变量与因变量之间为线性关系，可通过散点图判断。

（2）独立性：因变量Y的值是相互独立的，它们之间没有联系。即残差必须相互独立且不存在自相关；否则，应采用自回归模型。

（3）正态性：因变量Y服从正态分布，即残差要求服从正态分布。