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Como combinar cinco variáveis ​​independentes para executar uma regressão
A regressão múltipla é um procedimento estatístico que dois ou mais ou variáveis ​​"independentes" "Predictor " são usados ​​para prever a pontuação em uma variável " dependente " ou " critério " . No IBM SPSS , você pode inserir cinco variáveis ​​independentes na equação de regressão , ao mesmo tempo , como uma análise distinta ou como um passo em uma análise mais complexa. O método de regressão utilizado depende do número de outras variáveis ​​que devem ser analisados ​​. Instruções
1

Coloque-se SPSS. Na janela de boas-vindas , selecione " Abrir uma fonte de dados existente ", clique em " Mais arquivos". Navegue até a pasta que contém o arquivo de dados, em seguida, clique duas vezes nele . Uma janela de saída é exibida , confirmando que o arquivo foi carregado , e seus dados aparecem no modo de exibição de dados principal.
2

Clique em " Analisar ", " Regressão " e " Linear ".
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3

Localize a variável dependente a partir da lista à esquerda. Clique uma vez, em seguida, clique na seta ao lado da caixa de texto " Dependente " . As variáveis ​​se move dentro da caixa.
4

Determinar a ordem que desejar IBM SPSS para analisar as variáveis ​​restantes. Se você tiver apenas as cinco variáveis ​​que deseja analisar ao mesmo tempo restante, selecione-os e clique na seta ao lado do " Independent (s) . " Se você tem outros que você deseja colocar em regressão em primeiro lugar, arrastá-los para o " Independent (s) "caixa primeiro , em seguida, clique em" Avançar " e arraste em suas cinco variáveis ​​de interesse. Se você quiser analisar quaisquer outras variáveis ​​após estes cinco , clique em " Next" novamente e arrastá-los para a caixa agora vazia.
5

Clique em " OK". Aguarde a análise para completar , em seguida, role para baixo até chegar ao " Resumo Model" mesa. Esta tabela fornece as principais estatísticas da análise de saída. Se você usou mais de um bloco de variáveis, olhar para os rótulos abaixo da tabela para ver qual linha refere-se a qual bloco . Aqui você encontra o "R ", "R Square" e "" estatísticas Ajustado R quadrados . Você também é dado "R Praça Mudança ", que diz que o poder preditivo adicional fornecida por cada um dos blocos em cada etapa.

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