Una regressione multipla è una procedura statistica in cui due o più variabili o "indipendenti" "predittori" vengono utilizzati per prevedere i punteggi su una variabile "dipendente" o "criterio". In IBM SPSS, è possibile immettere cinque variabili indipendenti nell'equazione di regressione allo stesso tempo, sia come analisi distinta o come un passo in un'analisi più complessa. Il metodo della regressione utilizzato dipende da come molte altre variabili sono da analizzare.

istruzione

1 Caricare SPSS. Nella finestra di benvenuto, selezionare "Aprire un'origine dati esistente," quindi su "più file." Passare alla cartella contenente il file di dati, quindi fare doppio clic su di esso. Viene visualizzata una finestra di output, a conferma che il file è stato caricato, e appare i dati nella visualizzazione di dati principale.

2 Fai clic su "Analizza", "regressione" e "lineare".

3 Individuare la variabile dipendente dalla lista a sinistra. Fare clic una volta, quindi fare clic sulla freccia accanto alla casella di testo "dipendente". La variabile si sposta nella scatola.

4 Determinare l'ordine che si desidera IBM SPSS per analizzare le variabili rimanenti. Se avete solo le cinque variabili che si desidera analizzare in una volta rimanenti, selezionarli e fare clic sulla freccia accanto al "Independent (s)." Se si dispone di altri che si desidera mettere in regressione prima, trascinarli nella "Independent (s) "scatola prima, poi cliccare su" Avanti "e trascinare i cinque variabili di interesse. Se si desidera analizzare eventuali più variabili dopo questi cinque, fai clic su "Avanti" e trascinarli nella casella vuota.

5 Fai clic su "OK". Attendere che l'analisi per completare, quindi scorrere verso il basso fino a raggiungere la tabella "Riepilogo del modello". La tabella riporta le principali statistiche uscita dell'analisi. Se è stato utilizzato più di un blocco di variabili, cercare le etichette sotto la tabella per vedere quale riga si riferisce a quale blocco. Qui si trova la "R", "R Square" e "statistiche rettificato R quadrato". Si è dato anche "R Piazza Change", che ti dice il potere predittivo aggiuntivo fornito da ogni blocco ad ogni passo.