SPSS多元线性回归与SPSS多元非线性回归

1、研究多个自变量对因变量的影响，统计学方法肯定是多元线性回归，因为如果变量之间的关系是曲线的话，意味着在某一些状态下，自变量大会导致因变量大，而另一些状态下，自变量大因变量就会小，所以非线性，就意味着自变量对因变量的影响随机不固定无规律，就可以看作没影响，因此研究自变量对因变量的影响，必须是线性回归。
2、自变量对因变量的影响程度大小，判断标准化回归系数的大小，如A自变量的标准化回归系数为0.5，B自变量的标准化回归系数为0.6，那么影响能力A<B。
3、研究影响，一定是线性回归。
4、自变量和因变量之间的线性关系，就是标准化回归系数，标准化回归系数越大，关系越强烈。
5、ANOVA仅仅是判断回归方程的显著性的，而不是判断自变量的显著性的，因此自变量是否显著，要看自变量的sig.是否小于0.05。
6、R方是分析实际数据与线性回归方程的拟合度的。也就是SPSS运算得出的线性回归方程与...成为会员可查看全部，【点击成为会员】