Spss에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법

단순 선형 회귀는 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용할 수 있는 방법입니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 단순 선형 회귀

20명의 학생이 공부한 시간과 시험 성적을 보여주는 다음 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다.

다음 단계를 사용하여 이 데이터 세트에 대해 간단한 선형 회귀를 수행하여 공부 시간과 시험 점수 간의 관계를 정량화합니다.

1단계: 데이터를 시각화합니다.

먼저, 두 변수 간의 관계가 선형으로 나타나는지 확인하기 위해 시간과 점수 간의 관계를 시각화하는 산점도를 만듭니다. 그렇지 않으면 단순 선형 회귀는 사용하기에 적합한 기술이 아닙니다.

차트 탭을 클릭한 다음 차트 작성기를 클릭합니다.

선택 메뉴에서 분산/점을 클릭하여 기본 편집 창으로 드래그합니다. 그런 다음 변수 시간을 x축으로 드래그하고 점수를 y축으로 드래그합니다.

확인을 클릭하면 다음과 같은 분산형 차트가 나타납니다.

그래프를 보면 근무 시간과 점수 사이에 양의 선형 관계가 있음을 알 수 있습니다. 일반적으로 더 많은 시간을 공부한 학생이 점수가 더 높은 경향이 있습니다.

두 변수 사이에는 명확한 선형 관계가 있으므로 데이터 세트에 간단한 선형 회귀 모델을 적용해 보겠습니다.

2단계: 단순 선형 회귀 모델을 피팅합니다.

분석 탭, 회귀 , 선형을 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 변수 점수를 종속이라고 표시된 상자로 끌고 시간을 독립이라고 표시된 상자로 끌어 놓습니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

확인을 클릭하면 단순 선형 회귀 결과가 나타납니다. 우리가 관심을 갖는 첫 번째 테이블은 Model Summary 라는 제목의 테이블입니다.

이 표에서 가장 관련성이 높은 숫자를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• R 제곱: 설명 변수로 설명할 수 있는 반응 변수의 분산 비율입니다. 이 예에서는 시험 점수 변동의 50.6%가 공부 시간으로 설명될 수 있습니다.
• 기준. 추정 오류: 표준 오류는 관찰된 값과 회귀선 사이의 평균 거리입니다. 이 예에서 관측값은 회귀선에서 평균 5,861 단위만큼 벗어납니다.

관심을 끄는 다음 표의 제목은 계수 입니다.

이 표에서 가장 관련성이 높은 숫자를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 표준화되지 않은 B(상수) : 예측 변수가 0일 때 반응 변수 의 평균 값을 알려줍니다. 이 예에서 공부 시간이 0일 때 평균 시험 점수는 73.662 입니다.
• B 표준화되지 않은(시간): 예측 변수의 1단위 증가와 관련된 반응 변수의 평균 변화를 알려줍니다. 이 예에서는 공부한 시간이 추가될 때마다 시험 점수가 평균 3,342 점 증가합니다.
• 시그(시간): 시간 동안의 검정 통계량과 연관된 p-값 입니다. 이 경우 이 값은 0.05보다 작으므로 예측 변수 시간이 통계적으로 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

마지막으로 상수 와 시간 값을 사용하여 회귀 방정식을 구성할 수 있습니다. 이 경우 방정식은 다음과 같습니다.

예상 시험 점수 = 73.662 + 3.342*(시간)

이 방정식을 사용하여 공부한 시간을 기준으로 학생의 예상 시험 점수를 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 3시간 동안 공부한 학생은 시험 점수 83.688을 획득해야 합니다.

예상 시험 점수 = 73.662 + 3.342*(3) = 83.688

4단계: 결과를 보고합니다.

마지막으로 단순 선형 회귀 분석의 결과를 요약하겠습니다. 이를 수행하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

공부한 시간과 시험 성적 사이의 관계를 정량화하기 위해 간단한 선형 회귀를 수행했습니다. 분석에는 20명의 학생이 표본으로 사용되었습니다.

결과는 공부 시간과 시험 등급 사이에 통계적으로 유의미한 관계가 있으며(t = 4.297, p < 0.000) 공부 시간이 시험 성적의 설명된 변동성의 50.6%를 설명한다는 것을 보여주었습니다. 시험.

회귀 방정식은 다음과 같습니다.

예상 시험 점수 = 73.662 + 3.342*(시간)

공부한 시간이 추가될 때마다 시험 점수는 평균 3,342 점씩 증가합니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 SPSS에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

SPSS에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
SPSS에서 2차 회귀를 수행하는 방법
SPSS에서 로지스틱 회귀를 수행하는 방법