A multiple Regression ist ein statistisches Verfahren, bei dem zwei oder mehr "unabhängig" oder " Prädiktor "-Variablen verwendet werden, um die Noten auf einem "abhängig" oder " Kriterium " Variable vorherzusagen . In IBM SPSS können Sie fünf unabhängige Variablen in die Regressionsgleichung geben zur gleichen Zeit , entweder als eigenständige Analyse oder als ein Schritt in eine komplexere Analyse . Verfahren Regression davon abhängt, wie viele andere Variablen sind zu analysieren. Anleitung
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Legen Sie bis SPSS . Im Willkommen-Fenster , wählen Sie " Öffnen einer vorhandenen Datenquelle " und anschließend auf " Weitere Dateien". Navigieren Sie zu dem Ordner mit den Daten -Datei, dann doppelklicken Sie darauf . Ein Ausgang erscheint, bestätigt, dass die Datei geladen wurde , und Ihre Daten werden im Haupt- Daten Aussicht.
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Klicken Sie auf " Analysieren ", " Regression " und " Linear ".
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Finde die abhängige Variable aus der Liste auf der linken Seite. Klicken Sie einmal , dann klicken Sie auf den Pfeil neben dem "Abhängige " Textfeld . Die variablen zieht in den Strafraum.
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Bestimmen Sie die von Ihnen gewünschten Reihenfolge IBM SPSS auf weitere Variablen zu analysieren. Wenn Sie nur die fünf Variablen, die Sie wollen auf einmal restlichen analysieren , markieren Sie diese und klicken Sie auf den Pfeil neben dem " Independent ( s ) . " Wenn Sie andere , die Sie in der Regression erste Stelle zu setzen haben , ziehen Sie sie in die "Independent (s) " -Box , dann klicken Sie auf" Weiter " , und ziehen Sie in Ihren fünf Variablen von Interesse. Wenn Sie nicht mehr nach diesen fünf Variablen analysieren möchten, klicken Sie auf "Weiter" und ziehen Sie sie in die nun leere Box .
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Klicken Sie auf " OK. " Warten auf die Analyse zu vervollständigen, dann blättern nach unten, bis Sie erreichen die "Model Zusammenfassung " Tisch. Diese Tabelle gibt die wichtigsten Statistiken Ausgang der Analyse. Wenn Sie mehr als einen Block von Variablen verwendet , für die Etiketten unter der Tabelle , um zu sehen , welche Zeile bezieht sich auf dem Block zu suchen. Hier finden Sie den " R ", " R -Platz " und " Adjusted R Square" Statistik. Sie sind auch gegeben " R -Platz Veränderung ", die Ihnen sagt, die zusätzliche Aussagekraft von jedem Block bei jedem Schritt zur Verfügung gestellt.
