系列簡介

這是我們一系列原創(chuàng)技術(shù)貼，從易到難，每天學(xué)習(xí)一點(diǎn)。所有內(nèi)容均為疾控?cái)?shù)據(jù)分析、科研論文相關(guān)，或者說很多和現(xiàn)在的熱門監(jiān)測預(yù)警相關(guān)，所以我們這個(gè)系列就叫“監(jiān)測預(yù)警基礎(chǔ)”。

今天是第19節(jié)，在上一節(jié)我們講了回歸基本理論的基礎(chǔ)上，講一下回歸最簡單的操作，以便后續(xù)內(nèi)容的開展。

我們這節(jié)課的主要目的還是為后面的Serfling回歸模型打基礎(chǔ)。

當(dāng)然了，本身回歸我們就是經(jīng)常會用到的，尤其是如何在excel和SPSS這種易于操作的軟件中進(jìn)行更是疾控人必須掌握的技能。

首先，在excel中進(jìn)行回歸分析不一定所有的軟件都可以，如【分析】選項(xiàng)中不存在【數(shù)據(jù)分析】選項(xiàng)就不行，需要進(jìn)行設(shè)置才可以，設(shè)置步驟如下，也很簡單，設(shè)置了之后你的excel不只可以做回歸分析，還可以進(jìn)行以下很多統(tǒng)計(jì)分析。

1.設(shè)置步驟如下：

點(diǎn)擊【文件】主模塊，在彈出的對話框中用鼠標(biāo)單擊【選項(xiàng)】按鈕。

或者

在彈出的【Excel選項(xiàng)】對話框的列表中點(diǎn)擊【加載項(xiàng)】選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊對話框最下方的【轉(zhuǎn)到】按鈕。

在彈出的【加載項(xiàng)】對話框中勾選【分析工具庫】，點(diǎn)擊確定；

點(diǎn)擊excel軟件中【數(shù)據(jù)】主模塊，找到【分析】選項(xiàng)，點(diǎn)擊【數(shù)據(jù)分析】就可以進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析了。

2.用excel做簡單線性回歸

假設(shè)我們有這樣2個(gè)變量的數(shù)據(jù)

• 點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡，然后點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析”；

• 選擇“分析工具“中的”回歸“，然后點(diǎn)擊”確定“按鈕；

• 在”Y值輸入?yún)^(qū)域“中輸入因變量y的數(shù)據(jù)范圍，在”X值輸入?yún)^(qū)域”中輸入自變量x的數(shù)據(jù)范圍；

• 如果選中的數(shù)據(jù)第一行是變量名而非數(shù)值，則勾選“標(biāo)志”復(fù)選框，否則無需勾選。

好了，點(diǎn)擊之后就可以輸出結(jié)果

我們對結(jié)果的解讀如下，很仔細(xì)了。

當(dāng)然，對于簡單線性回歸來說我們還是要說一下，做一個(gè)趨勢性，然后顯示公式，其常數(shù)項(xiàng)和回歸系數(shù)其實(shí)我們也就知道了。

3.用excel做多元線性回歸

在excel中進(jìn)行多元線性回歸其實(shí)和簡單線性回歸的方式一模一樣，只是在選擇數(shù)據(jù)自變量的之后，簡單線性回歸是只有一列，而多元線性回歸就是納入多列。

結(jié)果輸出也是一樣，在回歸系數(shù)這個(gè)表中，如下圖，會依次給出各個(gè)自變量的回歸系數(shù)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值。

但是我們得說明一點(diǎn)，excel中，如果出現(xiàn)缺失值，比如下圖自變量3出現(xiàn)幾個(gè)缺失值，是無法進(jìn)行回歸分析的。

相比Excel，用SPSS進(jìn)行回歸分析可以做更多的統(tǒng)計(jì)，當(dāng)然，回歸方式也很多。

比如我們熟知的logistic回歸分析，就是我們在SPSS中進(jìn)行會進(jìn)行的，今天我們的重點(diǎn)不是SPSS各種回歸方式介紹，避免跑題，我們也就不多說，只說和我們線性回歸。

1.SPSS做簡單線性回歸

準(zhǔn)備好需要分析的數(shù)據(jù)，依次點(diǎn)開：

分析（Analyze）→回歸（Regression）→ 線性（L）

2.SPSS簡單線性回歸中的分層回歸（層次回歸）

本質(zhì)上是建立在回歸分析基礎(chǔ)上，區(qū)別在于分層回歸可分為多層，用于研究兩個(gè)或者多個(gè)回歸模型之間的差異。分層回歸將核心研究的變量放在最后一步進(jìn)入模型，以考察在排除了其他變量的貢獻(xiàn)的情況下，該變量對回歸方程的貢獻(xiàn)，如果變量仍然有明顯的貢獻(xiàn)，那么就可以做出該變量確實(shí)具有其他變量所不能替代的獨(dú)特作用的結(jié)論。

這種方法主要用于，當(dāng)自變量之間有較高的相關(guān)，其中一個(gè)自變量的獨(dú)特貢獻(xiàn)難以確定的情況。常用于中介作用或者調(diào)節(jié)作用研究。

其他結(jié)果不再贅述，詳情看第一部分的分析結(jié)果。

3.逐步回歸

逐步回歸分析方法的基本思路是自動從大量可供選擇的變量中選取最重要的變量，建立回歸分析的預(yù)測或者解釋模型。其基本思想是:將自變量逐個(gè)引入，引入的條件是其偏回歸平方和經(jīng)檢驗(yàn)后是顯著的。

同時(shí)，每引入一個(gè)新的自變量后，要對舊的自變量逐個(gè)檢驗(yàn)，剔除偏回歸平方和不顯著的自變量。這樣一直邊引入邊剔除，直到既無新變量引入也無舊變量刪除為止。它的實(shí)質(zhì)是建立“最優(yōu)”的多元線性回歸方程，可利用逐步回歸篩選并剔除引起多重共線性的變量。

其他結(jié)果不再贅述，詳情看第一部分的分析結(jié)果。

好了，最后我們還有一個(gè)重點(diǎn)要說，和EXCEL不一樣，SPSS中當(dāng)部分變量出現(xiàn)缺失值時(shí)，他依然可以進(jìn)行回歸分析。

編輯：普通疾控人 | 審核：詩酒趁年華

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