回归分析是运用统计学的方法找出数学模型,确定自变量与因变量之间的关系。在回归分析中,要求因变量是随机变量,自变量是给定的数值,是非随机的。在运用回归分析过程中,要求分析数据必须符合以下的基本假定,一是正态性假定,也就是说残差必须为正态分布。二是因变量的各个观测值必须是相互独立的。三是自变量之间不能有多元共线性关系,也就是各个自变量之间不能存在较高的相关(相关系数不能大于0.700),变量之间的最佳关系是自变量和因变量之间存在高相关,而各个自变量之间存在低等和中等程度的相关。对共线性进行诊断通常有四个统计指标,“容忍度”(TOL)值<0.01、“方差膨胀系数(VIF)”>10、“特征值F”<0.01、“条件指标(CI)”>30 的,存在共线性问题。四是自变量和因变量之间为线性关系。五是符合各个残差之间相互独立的假设。六是残差的标准误差在各个样本观察值上保持稳定,即符合残差的等分散性的假设[34]。
在SPSS19.0 多元回归分析模型中,一般采用以下方法:一是逐步回归法。这是在多元回归分析方法中应用最广泛的方法,也是研究者在多元回归分析报告中使用最多的一种预测变量的方法。二是强迫进入法。这是一种强迫介入式的回归分析方法,强迫所有变量按照顺序进入回归模型。在进行研究之前,通过文献、实验等研究已经推出了一些假设,已经确定了各个自变量的重要性次序,从而决定变量投入的顺序。三是阶层回归分析法。主要运用于社会行为科学领域。在多元回归分析过程中,选择哪一种方法,学者之间的观点并不是很一致。同时选择何种方法进行多元回归分析与研究设计及研究规划密切关系,Hower 认为,研究者考虑使用强迫进入法或逐步回归分析法②,同时注意共线性对研究的影响。
【注释】
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