发布时间 : 星期六 文章2010级SPSS试题更新完毕开始阅读0f82b89f0029bd64783e2c88
雇员序号 1 2 3 4 失去的工时（X） 积极性得分（Y） 49 36 127 91 39 42 10 25 雇员序号 5 6 7 8 失去的工时（X） 积极性得分（Y） 72 34 155 11 22 35 15 48 分析结果如下表所示
请对此结果进行分析和解释。
答:输出结果说明：相关系数为-0.881，说明失去工时数与积极性得分之间呈负相关，意味着：失去工时数越多，则积极性得分越少。并且相关系数大于0.8，说明二者之间的相关程度较高。
20.为了了解质量和价格对杂货店惠顾率的影响，调查了某城市中14 个主要的店铺，根据店铺偏好、产品质量和定价情况进行排序。所有的排序都是用11 级量表测量的，数据如表所示，数字越在越好。进行多元回归分析，解释产品质量和定价对店铺偏好的影响。
店铺编号 偏好 1 2 3 4 5 6 7 6 9 8 3 10 4 5 质量 5 6 6 2 6 3 4 价格 3 11 4 1 11 1 7 店铺编号 偏好 8 9 10 11 12 13 14 2 11 9 10 2 9 5 质量 1 9 5 8 1 8 3 价格 4 8 10 8 5 5 2 分析要点： （1） 用一次进入法建立回归方程，估计的回归方程是否很好地拟合了数
据；
（2） 对总体回归方程显著性的检验，显著性水平为0.01 （3） 在0.01的显著性水平下，每个回归系数是否显著 （4） 写出回归方程 结果分析：
表 1
这是进入/剔除变量表，此表表明：因变量是“偏好”；自变量是“价格”、“质量”，且要求二者全部进入回归方程。
表 2
这是模型概要：复相关系数R=0.975；拟合优度R2= 0.951，调整后的拟合优度为0.942。应该说都很高，接近于1，说明回归方程很好地拟合了数据。
表 3
这是方差分析表。从表中看出：F统计量值为105.826，相应的Sig.是F值的实际显著性概率值，Sig.<0.01，所以拒绝原假设，认为回归方程线性关系显著。
表 4
回归系数的显著性检验t检验，即要检验自变量对因变量的影响是否显著。（原假设系数为0）“质量”和“价格”的Sig.都小于0.01，所以拒绝原假设，认为自变量“质量”和“价格”的回归系数高度显著。
从回归系数表中可以得出其模型：y=0.976x1+0.251x2+0.535