五个自变量如何进行线性回归分析以预测因变量？

如何使用SPSS中的前进法进行线性回归分析预测实验性瘙痒强度?

假设您有五个自变量：ISQ、PSQ、BDI、SAI 和 TAI，以及一个因变量：实验性瘙痒强度 (experimental itch intensity)。已知 ISQ 与 TAI、SAI、BDI 无显著相关，但与 PSQ 显著相关 (r = 0.52)。

在这种情况下，您可以使用 SPSS 中的前进法 (Forward Stagewise Regression) 进行线性回归分析，以预测实验性瘙痒强度。

什么是前进法？

前进法是一种逐步回归算法，它逐步将自变量引入模型。在每一步中，它选择与因变量具有最显著相关性的自变量，并将其添加到模型中。

SPSS 中使用前进法的步骤：

1. 打开SPSS软件，并导入数据集。
2. 选择'回归'菜单下的'线性'选项。
3. 在弹出的对话框中，将因变量 (experimental itch intensity) 添加到'因变量'框中。
4. 将五个自变量 (ISQ，PSQ，BDI，SAI，TAI) 依次添加到'自变量'框中。
5. 在'方法'选项卡中，选择'前进法'。
6. 点击'确定'按钮，SPSS将自动进行前进法线性回归分析，并生成相应的结果报告。

结果解读:

结果报告将显示模型的显著性、每个自变量的系数、标准误差和显著性水平等信息。根据这些信息，您可以判断哪些自变量对于预测实验性瘙痒强度是显著的。

注意事项：

• 前进法是一种基于统计显著性的变量选择方法，但它并不考虑变量之间的多重共线性问题。
• 如果自变量之间存在较强的相关性，可能需要进一步进行诊断和调整，以避免多重共线性对回归结果的影响。

希望这些信息能帮助您使用 SPSS 中的前进法进行线性回归分析。如有其他问题，请随时提出。