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曲线回归分析1.理论曲线回归分析：当因变量和自变量之间的关系我们无法确定是否为线性或者其他非线性类型的模型关系时候，就需要引入曲线回归。Spss里的曲线回归要求自变量和因变量的类型都为数值型连续变量。大多数情况下对曲线函数模型并不是太了解，所以一般进行曲线函数确定时一般采用所有模型均勾选，后根据R方的大小和图形本身进行比较，确定最佳模型。Spss的曲线估计能够自动拟合十几种曲线模型。曲线回归模型分为很多种：二次、复合、增长、对数、三次、s、指数、逆、幂。二次曲线：Y=β0+β1X1+β2X22复合曲线：Y=β0β1X增长曲线：Y=eβ0+β1X对数曲线：Y=β0+β1ln（x）三次曲线：Y=β0+β1X+β2X2+β3X3S曲线：Y=eβ0+β1/X指数曲线：Y=β0eβ1X逆函数曲线：Y=β0+β1/X幂函数曲线：Y=β0（Xβ1） 作者：艾吖法数据分析 https://www.bilibili.com/read/cv20399746/ 出处：bilibili
引入数据
可以从ECXEL表中引入，或者直接输入数据。
变量视图
软件底部有“数据视图”和“变量视图”的菜单标签。数据视图展示具体数据。变量视图展示表结构，定义变量类型【数值型、字符串型等】另外在“变量视图”中，还需确定变量的
测量类型
，从“名义”“标度”和“有序”中三选一。涵义如下：
- 名义 ：当变量值表示不具有内在等级的类别时（或者是不具有固有的类别顺序的分类数据），该变量可以作为名义变量；例如，雇员任职的公司部门。名义变量的示例包括地区、邮政编码和宗教信仰。
- 有序 ：当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量；例如，从十分不满意到十分满意的服务满意度水平。有序变量的示例包括表示满意度或可信度的态度分数和优先选择评分。
- 标度：当区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离。例如，72,195 美元的薪金比 52,398 美元的薪金高，这两个值之间的距离是 19,797 美元。也称为定量或连续数据。
有些分类型的值，不能很直接地说明值的涵义，可以在“变量视图”的“值”中说明涵义，如：1代表男性，2代表女性。
描述性统计分析
SPSS进行描述性统计非常简单。点击“分析”，选择“描述统计”，“描述”，如下图选择要分析的变量，点击选项，勾选所需分析的项目，如下是软件默认的勾选。如下即为软件输出的统计结果。频率分析
SPSS进行频率分析非常简单。点击“分析”，选择“描述统计”，“频率”，如下图画图
选择图表，可以选择图形图、饼图、直方图。输出频数表和统计图
部分图如下同理也可作饼图、柱状图
交叉表分析
SPSS进行频率分析非常简单。点击“分析”，选择“描述统计”，“交叉表”，如下图将要分析的两组变量分别拖进行和列，行列位置无所谓，可以互换。输出交叉表如下：安装教程：