多元线性回归的自变量选择的“后退逐步法”（不仅仅是后退法）在SPSS中如何实

19871

收藏 2014-11-05

多元线性回归的自变量选择，《医学统计学》7、8年制全国版教科书中例20-3，自变量选择使用逐步回归法中的后退逐步回归法，比后退法多了一个比较模型外的自变量统计量有无意义并重新引入模型的过程。
然而在SPSS软件中，线性回归模型里面，自变量进入方法只有：1.强行进入；2.逐步；3；强行删除；4.后退；5.前进。
方法中没有“后退逐步法”，使用其中“后退法”所得与教科书讲解的基本类似，将X2、X3、X4引入模型，剔除了X1、X5自变量，只是少了最后一步将X1重新引入模型检验统计量（自变量最后仍旧剔除了）。
使用spss软件的“前进法”，仅引入X3自变量即完成模型（将X1、X2、X4、X5四个自变量均剔除了）。
使用spss软件的“逐步法”，结果同“前进法”一样，也仅引入X3自变量而剔除其他4个自变量。
请问老师，如何如教科书中例20-3的解题一样，完成“后退逐步法”在spss中的应用，或者在spss中该如何组合操作达到“后退逐步法”的统计结果。总不至于手工完成吧。

例题20-3数据：

x1	x2	x3	x4	x5	y
49.00	32.19	6.00	148.00	86.00	7.60
67.00	24.77	2.70	151.00	98.00	7.40
64.00	25.24	7.00	151.00	80.00	7.40
66.00	24.26	4.80	157.00	87.00	7.20
68.00	30.28	3.50	136.00	83.00	7.30
48.00	26.18	7.60	137.00	87.00	7.60
66.00	26.36	5.90	157.00	91.00	7.50
47.00	32.07	5.70	157.00	89.00	7.70
64.00	28.44	6.10	154.00	82.00	7.30
75.00	30.65	6.90	137.00	86.00	7.70
53.00	23.43	7.10	161.00	86.00	7.50
46.00	30.56	2.90	146.00	79.00	7.30
59.00	25.19	6.00	158.00	80.00	7.30
76.00	27.26	5.40	124.00	85.00	6.90
63.00	23.93	6.70	133.00	89.00	7.50
74.00	24.94	7.90	166.00	82.00	7.90
52.00	22.82	5.30	149.00	71.00	7.30
64.00	24.34	2.50	126.00	93.00	6.80
54.00	25.44	2.60	151.00	83.00	6.90
78.00	28.98	7.20	147.00	74.00	7.50

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fengshaowei

2014-11-5 09:13:58

SPSS用后退法的结果：

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN
  /DEPENDENT y
  /METHOD=BACKWARD x1 x2 x3 x4 x5.

回归

已输入/除去变量a
模型       已输入变量       已除去变量       方法
1       x5, x1, x2, x4, x3b       .       输入
2       .       x1       向后（准则：F-to-remove 的概率 >= .100）。
3       .       x5       向后（准则：F-to-remove 的概率 >= .100）。

a. 因变量：y
b. 已输入所有请求的变量。

模型摘要
模型       R       R 平方       调整后的 R 平方       标准估算的错误
1       .850a       .723       .624       .17174
2       .849b       .720       .646       .16674
3       .819c       .671       .610       .17509

a. 预测变量：（常量），x5, x1, x2, x4, x3
b. 预测变量：（常量），x5, x2, x4, x3
c. 预测变量：（常量），x2, x4, x3

ANOVAa
模型       平方和       自由度       均方       F       显著性
1       回归       1.079       5       .216       7.317       .001b
      残差       .413       14       .029
      总计       1.492       19
2       回归       1.075       4       .269       9.666       .000c
      残差       .417       15       .028
      总计       1.492       19
3       回归       1.001       3       .334       10.889       .000d
      残差       .491       16       .031
      总计       1.492       19

a. 因变量：y
b. 预测变量：（常量），x5, x1, x2, x4, x3
c. 预测变量：（常量），x5, x2, x4, x3
d. 预测变量：（常量），x2, x4, x3

系数a
模型       非标准化系数       标准系数       t       显著性
      B       标准错误       贝塔
1       （常量）       3.876       1.011             3.833       .002
      x1       -.002       .004       -.056       -.373       .715
      x2       .032       .013       .339       2.369       .033
      x3       .108       .025       .681       4.419       .001
      x4       .008       .004       .352       2.310       .037
      x5       .011       .007       .235       1.596       .133
2       （常量）       3.736       .912             4.099       .001
      x2       .033       .013       .346       2.508       .024
      x3       .106       .023       .667       4.593       .000
      x4       .009       .003       .367       2.565       .022
      x5       .010       .006       .232       1.626       .125
3       （常量）       4.799       .667             7.193       .000
      x2       .031       .014       .330       2.287       .036
      x3       .097       .024       .611       4.125       .001
      x4       .008       .004       .341       2.285       .036

a. 因变量：y

排除的变量a
模型       输入贝塔       t       显著性       偏相关       共线性统计
                                    容许
2       x1       -.056b       -.373       .715       -.099       .894
3       x1       -.043c       -.274       .788       -.071       .896
      x5       .232c       1.626       .125       .387       .914

a. 因变量：y
b. 模型中的预测变量：（常量），x5, x2, x4, x3
c. 模型中的预测变量：（常量），x2, x4, x

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fengshaowei

2014-11-5 09:14:45

SPSS用前进法

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN
  /DEPENDENT y
  /METHOD=FORWARD x1 x2 x3 x4 x5.

回归

已输入/除去变量a
模型       已输入变量       已除去变量       方法
1       x3       .       向前（准则：F-to-enter 的概率 <= .050）

a. 因变量：y

模型摘要
模型       R       R 平方       调整后的 R 平方       标准估算的错误
1       .693a       .480       .451       .20754

a. 预测变量：（常量），x3

ANOVAa
模型       平方和       自由度       均方       F       显著性
1       回归       .717       1       .717       16.640       .001b
      残差       .775       18       .043
      总计       1.492       19

a. 因变量：y
b. 预测变量：（常量），x3

系数a
模型       非标准化系数       标准系数       t       显著性
      B       标准错误       贝塔
1       （常量）       6.774       .156             43.545       .000
      x3       .110       .027       .693       4.079       .001

a. 因变量：y

排除的变量a
模型       输入贝塔       t       显著性       偏相关       共线性统计
                                    容许
1       x1       -.154b       -.889       .386       -.211       .972
      x2       .289b       1.805       .089       .401       1.000
      x4       .298b       1.803       .089       .401       .936
      x5       .174b       .987       .337       .233       .929

a. 因变量：y
b. 模型中的预测变量：（常量），x

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fengshaowei

2014-11-5 09:31:47

SPSS用“逐步法”的结果：

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN
  /DEPENDENT y
  /METHOD=STEPWISE x1 x2 x3 x4 x5.

回归

已输入/除去变量a
模型已输入变量已除去变量方法
1 x3 . 步进（准则：F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。

a. 因变量：y

模型摘要
模型 R R 平方调整后的 R 平方标准估算的错误
1 .693a .480 .451 .20754

a. 预测变量：（常量），x3

ANOVAa
模型平方和自由度均方 F 显著性
1 回归 .717 1 .717 16.640 .001b
残差 .775 18 .043
总计 1.492 19

a. 因变量：y
b. 预测变量：（常量），x3

系数a
模型非标准化系数标准系数 t 显著性
B 标准错误贝塔
1 （常量） 6.774 .156 43.545 .000
x3 .110 .027 .693 4.079 .001

a. 因变量：y

排除的变量a
模型输入贝塔 t 显著性偏相关共线性统计
容许
1 x1 -.154b -.889 .386 -.211 .972
x2 .289b 1.805 .089 .401 1.000
x4 .298b 1.803 .089 .401 .936
x5 .174b .987 .337 .233 .929

a. 因变量：y
b. 模型中的预测变量：（常量），x3

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