SPSS [教程] 多元线性回归优化 ，排除共线性

SPSS [教程] 多元线性回归优化 ，排除共线性

多元回归分析，很重要的一点就是，变数需要互相独立

不允许有相关性强或因果关系强的成分在内

故排除共线性，对多元回归分析来说，相当重要

否则交互作用，将会导致结果有明显的误差

自身工作经验，曾经因为没排除共线性导致严重错误

首先，先教大家如何使用SPSS多元线性回归分析

接下来是范例说明：

此案例是希望找到与营收相关的多元回归式

原先加入参数有：5个

调整後回归R方：0.888 / 显着性：皆小於0.05

看起来相当拟合，无任何差错

可依个人需求，勾选需要参考的指标

若是没有勾选，只会出现既定标准的指标

在此需加入 Statistisc中的 "共线性诊断"

排除共线性强因子，可用偏相关查看是否确实应该排除

主要是看 VIF值是否大於2 （大於2，表示共线性极强需改善）

否则会有交互作用

最後模型拟合程度，可在excel中

做主次座标清楚检视