Ⅰ 两组数据的SPSS相关分析和线性回归分析怎么做
事先分好组，之后就可以进行t检验或F检验；回归分析的话只要明确因变量和自变量即可。
Ⅱ 线性相关分析与线性回归分析对数据的要求
线性相关分析的数据要求: 可以是连续性数据,也可以是分类数据
线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量. 因变量必须是连续性变量
分类变量 是比如 性别\民族\学历这样的,数据之间无法进行加减法的
连续变量 是比如身高\体重\收入\温度这种有具体意义的数据 可以进行平均和加减的
Ⅲ 怎样用excel做数据的线性回归图表
先是将数据录入到excel中，下面我是顺便编了一组数据，不算好看，只要大家懂就行了。
插入XY散点图，点击进入“下一步”。
点击箭头所示图标，将X轴数据选中，点回车键返回到这个界面。系列产生在“行”。
点击上面的“系列”，按上述方法将X值Y值分别选中。其它的什么命名大家应该都会，我就直接点击“完成"了。
此时就可以得到下图所示的散点图。
然后双击任何一个散点，进入下面这个界面。类型可以根据自己需要进行选择。
点击上面的”选项“，将”显示公式“打勾，点击确定即可。
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此时就得到了下面所示的线性回归方程的图形，斜率也可以直接从图形中读出。
Ⅳ 线性回归和线性相关分析对数据有什么要求
在线性回归有，有上述关系，即：R^2=r^2，在其实回归模型中不一定适用。
这个变量相应的t值是 -2.10，绝对值大于2，p值也<0.05，所以是显着的。结论是，年长的人对文档质量的评价会更低，这个影响是显着的。相反，领域知识越丰富的人，对文档的质量评估会更高，但是这个影响不是显着的。这种对回归系数的理解就是使用回归分析进行假设检验的过程。
(4)怎样对数据线性回归扩展阅读：
有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关，除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。例如，假设我们有一个回归模型。
其相关变量是经数年观察得到的吸烟者寿命。研究人员可能将社会经济地位当成一个额外的独立变量，已确保任何经观察所得的吸烟对寿命的影响不是由于教育或收入差异引起的。
Ⅳ 如何对数据进行多元线性回归分析
对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为网络名。
Ⅵ 如何用excel比较线性回归几组数据的关系
一、工具：Excel、Raw data
二、操作步骤
1.理清各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。如附图所示，这里我们要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。
Ⅶ 如何同时对多组数据进行线性回归
斜率 =SLOPE(y值序列x值序列）
截距 =INTERCEPT(y值序列x值序列）
Ⅷ 如何用Excel做数据线性拟合和回归分析 详细�0�3
�裉煳颐抢闯⑹允褂媒衔�ㄒ档哪夂瞎ぞ呃炊源死嗍�萁�写�怼� 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin 和数学中常见的MATLAB 等等。它们虽很专业，但其实使用Excel 就完全够用了。我们已经知道在Excel 自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 注：本功能需要使用Excel 扩展功能，如果您的Excel 尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项 实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8 组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。 这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R 的值，也就是相关系数的大小。在Excel 中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。 选择成对的数据列，将它们使用“X、Y 散点图”制成散点图。 在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。 拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2 的值为0.9994。 因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。 为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。 在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y 对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0 时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。 在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用 中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。 更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
Ⅸ 怎样用数据求线性回归方程
Ⅹ 请问SPSS怎么做线性回归分析
回归分析用于研究影响关系情况,实质上就是研究自变量X对因变量Y的影响关系情况。
具体可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，分析步骤如下：
1、上传数据，选择线性回归
配合输出智能文字分析，可以结合数据进行解读。