发布时间 : 星期日 文章Excel,SPSS和 Eviews在多元回归分析的比较研究更新完毕开始阅读ddadd24083c4bb4cf7ecd173
网络普及度与淘宝网交易总额的相关性检验：
我国居民消费水平与淘宝交易的相关性检验：
我国人均收入与淘宝交易的相关性检验：
由以上四个散点图可知，其所有的点均落在了左上至右下的一条直线上，表明了数据之间存在完全正相关关系。所以我们还需要对数据进行进一步的分析，得到确切的答案。
（2）计算相关系数
用SPSS对数据进行相关性分析，得到如下的相关系数图
解析：图中有带“**”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关，由上图可知，y与x1的相关系数为0.992>0，表示呈一定的线性关系，相关系数检验对应的概率P值为0.000，小于显著性水平0.05，说明淘宝交易额与淘宝注册人数之间相关性显著。y与x2的相关系数为0.901>0，表示呈一定的线性关系，相关系数检验对应的概率P值为0.002，小于显著性水平0.05，说明淘宝交易额与我国网络普及度之间相关性显著。y与x3的相关系数为0.965>0，表示呈一定的线性关系，相关系数检验对应的概率P值为0.000，小于显著性水平0.05，说明淘宝交易额与居民消费水平之间相关性显著。y与x4的相关系数为0.958>0，表示呈一定的线性关系，相关系数检验对应的概率P值为0.000，小于显著性水平0.05，说明淘宝交易额与我国人均纯收入之间相关性显著。 3.2.2回归分析
解析：复相关系数为0.998，判定系数为0.996，调整系数为0.991，估计值的
标准误差为2.115 。
解析：F统计量的值对应的概率P值为0.001，小于显著性水平0.05，所以拒绝原假设，即：淘宝交易总额y与淘宝网注册人数x1、我国网络普及度x2、我国居民消费水平x3和我国居民人均收入x4之间存在线性关系。所以可认为所建立的回归方程有效。
解析：由上图可知，因变量y与常数项和自变量x1，x2，x3，x4的回归的标准化回归系数分别为-41.892，3.160，-17.213，-73.861和127.881。4个回归系数B的显著性水平x1小于0.05，这里可以认为自变量x1对因变量y有显著性影响。SPSS可以采用主成分分析方法把数据进行对比淘汰，最后选出对因变量影响显著的变量。这里是研究的多元回归分析，所以并没有吧主成分分析方法采用到里面。这也是Excel里没有的一个分析方法，不能准确的知道解释变量对被解释变量的影响。
于是，回归方程为:
y??41.892?3.160x1?17.213x2?73.861x3?127.881x4
3.3Eviews多元回归 3.3.1
3.2.1相关分析
（1）对y与各个变量作出散点图