多元回归分析实验报告.docx

多元回归分析实验报告

【实验环境】SPSS23.0

【实验名称】多元回归分析

【实验目的】

掌握应用SPSS软件执行简单的多元回归分析，并根据统计输出结果整理报表

熟悉按Enter和Stepwise等不同的方法把自变量置入回归模型，分析并报告结果

【实验内容】

分析前期的虚拟变量处理准备。利用“回归分析数据”执行统计分析，以便探讨主管品德、主管工作能力、主管人际能力三个因素对员工离职倾向的影响。其中，为了排除员工性别（1=男，2=女）和组织类型（1=政府机关；2=事业单位；3=国有企业；4=非国有企业）两个因素对分析结果的干扰，通常需要把员工性别和组织类型作为控制变量建立分析模型。并且，由于上述两个控制变量均为分类变量，不宜直接置入回归模型，应将其应用重新编码为不同变量，分别将它们转换为取值为0或者1的虚拟变量。在进行虚拟变量转换时，可以把“男”作为性别的参照组，而把“政府机关”作为组织类型的参照组，以此进行转换（可以参照实验结果中的表1加以理解）。

按照Enter法置入解释变量执行回归分析。把主管品德、主管工作能力、主管人际能力三个因素，以及经过上一步经过转换得到并用作控制变量的虚拟变量，同时置入模型作为IV（IndependentVariable），同时注意勾选方差变化量及多重共线性检验，执行统计分析，并根据输出结果按表1要求的信息制作报表。

按照stepwise法置入解释变量执行回归分析。把主管品德、主管工作能力、主管人际能力三个因素，以及经过上一步经过转换得到并用作控制变量的虚拟变量，同时置入模型作为IV（IndependentVariable），同时注意勾选方法为Stepwise（步进，或译为逐步）及多重共线性检验，执行统计分析，并根据输出结果按表2要求的信息制作报表。

【实验过程】

【实验结果】

根据统计输出结果，按表1要求的信息报告相应内容，并回答后面的思考问题。

表1应用Enter法置入解释变量的多元回归分析结果摘要（N=___722_____）

标准化系数（β）

控制变量

D1（员工性别为女时，取值为1；性别为男时，取值为0）

-0.009

D2（组织类型为事业单位时，取值为1；其他类型，取值为0）

0.120***

D3（组织类型为国有企业时，取值为1；其他类型，取值为0）

0.055

D4（组织类型为非国有企业时，取值为1；其他类型，取值为0）

0.106**

解释变量

主管品德

-0.129**

主管工作能力

-0.163**

主管人际能力

-0.478***

AdjustedR2

0.453

ΔR2

0.440

F

193.303

注：*P＜0.05，**P＜0.01，***P＜0.001（双尾检验）。（提示：根据输出结果标注标准化回归系数、ΔR2、F的显著性水平）

思考问题：

模型的多重共线性问题是否严重？为什么？

不严重

对于每个变量而言，容忍度（Tolerance）并未小于0.1，方差膨胀因子（VIF）并未大于10

主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者或其中某一项是否有助于降低员工离职倾向？若是，为什么？

是

主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者的标准化回归系数分别为-.129（P＜0.01）、-.163（P＜0.01）、-.478（P＜0.001），即均对员工离职倾向有负向影响，三者增大有利于降低员工离职倾向。

根据表1的回归分析结果，若想要有效降低员工离职倾向，首要应该改善主管在品德、工作能力、人际能力中间的哪个方面？

主管人际能力

因为它标准化回归系数在三者中间最大，效应最为明显。

ΔR2的数值转化为百分数后，就是主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者能够解释员工离职倾向变异量的百分比吗？为什么？

不是

在模型中，还有作为控制变量的虚拟变量D1～D4在起作用，所以不完全是主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者能够解释员工离职倾向变异量的百分比。

根据统计输出结果，按表2要求的信息报告相应内容，并回答后面的思考问题。

表2应用Stepwise法置入解释变量的多元回归分析结果摘要（N=_722_）

未标准化系数

T

显著性

共线性统计

B

标准误

容差

VIF

常量（截距项）

6.702

0.176

38.024

0.000

D4

0.391

0.116

3.384

0.001

0.773

1.294

主管品德

-0.156

0.059

-2.642

0.008

0.318

3.145

主管工作能力

-0.208

0.064

-3.258

0.001

0.304

3.288

主管人际能力

-0.560

0.038

-14.728

0.000

0.719

1.392

R=___0.677____，R2=__0.458_____，Adjusted