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回归分析的主要对象是社会经济中有关现象之间的相关关系及其相互影响，这种分析和研究建立在对社会经济现象的大量观察和相应的理论之上。回归分析方法是通过建立有效的回归模型来模拟现象之间的关系，揭示现象的特点和发展规律。比如，分析消费者对某产品购买意愿的影响因素；或者研究员工敬业度与工作绩效之间的关系；也或者根据学生以往的成绩进行成绩预测等。本文，风铃系统给大家介绍问卷调查数据分析中的回归分析。

回归分析的主要过程是：建立模型、模型有效性检验、模型的使用

在spss进行回归分析，设置因变量、自变量、模型参数和模型参数有效性检验（即t检验）、模型的拟合优度检验和模型有效性检验（即R检验和F检验）、多重共线性检验（即VIF检验）、序列自相关检验（即DW检验）、异常值与强影响点检验、正态性检验、方差齐检验。

得出回归分析的模型参数，此模型可以反映自变量对因变量的影响，系数越高说明影响越大，越应该重视。

拟合优度检验（R检验）

多元线性回归模型的拟合优度检验是判断全体解释变量与被解释变量（即全体自变量与因变量）之间关系密切程度的重要指标和重要方法。

0≤R2≤1。R2越大，说明回归模型中全体解释变量与被解释变量之间的关系越密切，模型估计值与观察值拟合得越好，模型越有效；反之拟合效果越差，模型无效。

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