在进行 SPSS 线性回归分析时,判断模型是否合适是非常重要的。以下是一些常用的方法来评估模型的拟合情况:
- 模型的显著性检验:通过检验整个模型是否显著,即检验模型的回归系数是否不为零。可以使用 F 检验来判断模型的显著性。
- 决定系数(R²):R² 表示因变量的变异能够被模型解释的比例。R² 越接近 1 表示模型对数据的拟合越好。
- 调整后的决定系数(Adjusted R²):考虑了模型中自变量的个数,是对 R² 的一种修正,更能准确地反映模型的拟合程度。
- 残差分析:观察残差的分布情况,如是否存在异方差、自相关等问题。可以通过绘制残差图来进行直观判断。
- 预测值与实际值的比较:比较模型预测的值与实际观测值的差异,评估模型的预测能力。
此外,还可以通过比较不同模型的拟合情况,选择最优的模型。需要注意的是,模型的评估是一个综合的过程,需要结合多种方法和指标来进行判断。