数据分析简单一点
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回归分析相关说明
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1、回归分析方法
回归分析简单来讲就是用于分析自变量X与因变量Y之间的影响关系的方法。回归分析主要基于自变量X的值预测因变量Y的值，通过构造回归模型，帮助理解自变量如何影响因变量，以及各个自变量对因变量的影响程度。
SPSSAU中回归分析方法可分为以下二十种：
那么面对如此多种类回归分析方法，该如何快速选择最合适的方法进行回归分析呢？
2、回归模型选择
论文写作用中回归模型的选择，一般需要结合自变量和因变量的个数以及数据类型进行判断。
（1）数据类型
数据分为两类：定类数据和定量数据
简单进行区分：看数字大小是否具有比较意义
定量数据：数字大小具有比较意义
例如：GDP、身高、体重、工资、量表题选项（1,2,3,4,5）等等
定类数据：数字大小仅代表分类，不具有比较意义
例如：性别（1和0分别代表男和女，不具有比较意义）、学历、职位等
（2）回归分析方法初步判断
回归分析方法初步判断方法如下：
第一步：首先判断因变量类型
当因变量为定量数据且只有1个时，一般使用线性回归进行分析；
当因变量为定量数据且有多个时，可以使用PLS回归进行分析；
当因变量为定类数据时，一般常用logistic回归进行分析。
第二步：若判定为线性回归，看自变量个数
自变量为1个时，选择一元线性回归分析；
自变量为多个时，选择多元线性回归分析。
第三步：若判定为logistic回归，看因变量
因变量为2类，比如男&女、苹果&安卓、阳性&阴性，选择二元logistic回归分析；
因变量为多类，比如学科数学、语文、英语、物理，选择多分类logistic回归分析；
因变量为多类且有序，比如不满意、一般、满意，选择有序logistic回归分析。
以上为比较常见的回归分析方法选择的一般步骤，其中提到的回归方法都是在实际研究中使用频率较高的。
（3）深入分析线性回归模型
线性回归模型是当前使用最为成熟，研究最多的回归分析方法之一。线性回归模型会有很多假定，或者需要满足的条件，如果不满足这些假定或者条件可能会导致模型使用出错，分析结果存在偏差等问题出现，那么此时就有对应的其它回归模型出来解决这些问题，因而跟着线性回归后面又出来很多其他回归分析方法，如下图：
1、自动找出影响关系
多元线性回归研究多个自变量X对因变量Y的影响，当希望让模型自动找出对Y有意义的X时，此时可以使用逐步回归进行分析。逐步回归分析可以查看下方帮助手册说明：
逐步回归帮助手册
2、线性回归分组/分层
在进行中介作用或者调节作用分析时，可能会用到分层回归或者分组回归。分层回归可以得出：分层a到分层b(b=a+1)时R方变化和F值变化，便于观察加入新的X时回归模型的变化信息等。分组回归的实质目的在于查看不同组别时，X对于Y的影响差异。
分层回归帮助手册
分组回归帮助手册
3、共线性问题时
在进行线性回归时，如果出现共线性问题时，可以使用岭回归、逐步回归进行分析。lasso回归和PLS回归也可以在一定程度上解决共线性问题，但是用较少，通常岭回归使用比较广泛。
岭回归帮助手册
逐步回归帮助手册
laasso回归帮助手册
PLS回归帮助手册
4、异常值问题时
当数据中存在异常值时，通常需要将异常值剔除后再进行回归分析，但是当不能将异常值剔除，需要将异常值考虑在模型中时，此时可以使用稳健回归（Robust回归）进行分析。稳健回归会对不同点的残差给予不同权重，异常点的残差值会比较大，因为其对应的权重会很小，最终拟合出的结果也更加稳健可靠。
稳健回归帮助手册
5、非线性关系时
线性回归模型使用的前提条件是X与Y之间存在线性关系（可在分析前通过散点图查看），但是有时二者并不是线性关系，此时可以选择使用曲线回归、非线性回归、广义线性回归三类回归分析进行研究。
曲线回归：
曲线回归在关系形式上是非线性关系，但可通过各类转换变成线性关系，最终建立回归模型。比如建立二次曲线拟合，最终模型表达式为：y = β0+β1*x+β2*x2 ；SPSSAU当前提供7类曲线拟合模型，详情请查看下方帮助手册说明。
曲线回归帮助手册
非线性回归
如果数学模型为非线性模型，需要使用非线性回归进行分析。比如人口学增长模型Logistic（S模型），其模式公式为：y = b1 / (1 + exp(b2 + b3 * x))，此数学表达式并非线性表达式，因此不能使用SPSSAU的线性回归进行拟合。
SPSSAU当前提供约50类非线性函数表达式，涵盖绝大多数非线性函数表达式。
非线性回归帮助手册
广义线性模型
广义线性模型是对一般线性模型的扩展。将因变量分布由正态分布推广到指数一族分布，应用范围更广了。常见的广义线性模型有Possion回归、负二项回归、logistic回归、Probit回归等。
Possion回归帮助手册
负二项回归帮助手册
二元logistic回归
多分类logistic回归
有序logistic回归
二元Probit回归
3、回归分析操作和分析
以多元线性回归分析为例，使用SPSSAU进行操作和分析演示。
（1）操作
选择分析方法->拖拽数据至右侧分析框->点击开始分析
（2）分析
SPSSAU输出结果线性回归分析结果如下：
多元线性回归模型分析一般可分为以下几步：
① 对模型基本情况进行分析
模型总体显著性—F检验：用于判定是否X中至少有一个对Y产生影响，如果呈现出显著性，则说明所有X中至少一个会对Y产生影响关系。
从上表来看，F检验对应p值=0.000<0.01，说明呈现出显著性，即模型构建是有意义的，至少有1个X会对Y产生影响关系。
模型拟合情况—R方：R方的值介于0~1之间，代表模型的拟合程度，一般认为越大越好。R方为0.3，则说明所有X可以解释Y30%的变化原因。
从上表来看，R方为0.973，说明所有X可以解释Y97.3%的变换原因，模型拟合较好。
模型共线性问题—VIF值：共线性是指在线性回归分析时，出现的自变量之间彼此相关的现象。一般VIF值大于10（严格大于5），则认为存在严重的共线性。
从上表来看，VIF值均小于10，可以认为不存在共线性问题。
② 分析自变量X的显著性
自变量X的显著性通过t检验进行判断，如果X对应t检验的p值小于0.05说明具有显著性，即该自变量会对因变量产生显著影响。
从上表来看，“初始工资”、“教育程度”、“工作经验”对应t检验的p值均小于0.05，说明这3个自变量均会对因变量“工资”产生显著影响。
③ 判断自变量对因变量的影响大小和影响方向
自变量对因变量影响大小的比较是通过标准化回归系数进行比较的。标准化回归系数的绝对值越大，说明该自变量对因变量的影响越大；回归系数的正负代表影响方向。
从上表来看，“初始工资”、“教育程度”、“工作经验”的标准化回归系数分别是：0.168、-0.046、0.881；所以工作经验对工资的影响最大，其次是初始工资，影响最小的是教育程度，且初始工资与工作经验对工资的影响是显著正向的，而教育程度对工资的影响是显著负向的。
④ 回归模型公式
构建回归模型使用非标准化回归系数，它是方程中不同自变量对应的原始回归系数，反映了在其他自变量不变的情况下，该自变量每变化一个单位对因变量作用的大小。通过非标准化回归系数构建的回归方程，才可以对因变量进行预测。
从上表来看，回归模型公式为：工资=18326.101 + 0.353*初始工资-280.300*教育程度 + 144.955*工作经验。
若要了解回归分析方法相关的更详细知识，可进入SPSSAU官网查看帮助手册or联系智能客服or人工客服为您解答。
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