SPSS教程-简单回归分析-案例及结果解释

10学生中考和末考成绩如下，请问以中考成绩来预测末考成绩的回归分析如何？

输入数据，点分析-回归-线性

结果：

模型汇总

标准 估计的误

模型 1

R .822a

R 方 .676

调整 R 方

.635 Anovab

模型 1

回归 残差 总计

平方和 124.038 59.562 183.600

df

1 8 9

均方 124.038 7.445

F 16.660

Sig. .004a

差

2.729

a. 预测变量: (常量), 中考成绩。

模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .822a R 方 .676 调整 R 方 .635 差 2.729 a. 预测变量: (常量), 中考成绩。 b. 因变量: 末考成绩 R平方的F检验为16.660，达显著水平。

系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) 中考成绩 a. 因变量: 末考成绩 B 49.369 .434 标准 误差 8.577 .106 标准系数 试用版 t 5.756 .822 4.082 Sig. .000 .004 B 的 95.0% 置信区间 下限 29.590 .1 上限 69.148 .680 系数估计：个别变量，B，beta及显著性检验。中考变量beta为0.822，达显著水平。

结果分析：

以中考成绩预测末考成绩，为单一回归分析，由于数学基础相同，简单回归与相关分析的主要结果相同。Pearson相关系数、Multiple R与Beta皆为0.822，这几个系数的检验值均相同，达显著水平。R平方则提供回归变异量，显示中考成绩预测末考成绩有63.5%的解释力，F（1，8）=16.66，p=0.004，显示该解释力具有统计上的意义。

系数估计的结果指出，中考成绩能够有效预测末考成绩，beta系数达0.822(t=4.082, p=0.004), 表示中考成绩越高，末考成绩越好。