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SPSS回归模型分析答案及解题思路 电视广告费用和报纸广告费用对公司营业收入 的回归模型分析 SPSS录入数据： 本研究关注的是电视广告费用和报纸广告费用对公司收入的影响 公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用（X1）M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用（x2）M=2.48，SD=0.911 通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为（r=0.8，p=0.008）和（r=-0.02，p=0.48），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著 以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行线性回归具体结果见表1结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响（β=0.808，B=1.604，t=3.357，p<0.05,R2=0.653），即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3%；报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响（β=-0.021,t=-0.05,p=0.96） 表1：广告费用对公司收入的回归结果表 注: 表格中呈现了预测变量的非标准化系数, 括号内是标准误。

以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（β电视=1.153，B电视=2.29，t=7.532，p<0.05；β报纸=0.621，B报纸=1.301，t=4.057，p<0.052, R2=0.919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9%共线性分析：VIF电视广告=1.448，VIF报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低 思路及步骤： 1、公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用M=3.19，SD=0.961； 报纸广告费用M=2.48，SD=0.911 步骤：回归-线性，之后选择如下： 2、通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为 （r=0.808，p=0.008）和（r=-0.021，p=0.481），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著 步骤，同上： 3、以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量， 进行线性回归。

具体结果见表1 结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响（β=1.064，t=3.357，p<0.05,R2=0.653），即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3%； 步骤：回归-线性，之后如下： 报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响（β= -0.043 , t= -0.050, p=0.962） 步骤：回归-线性，之后如下： 4、 表1：广告费用对公司收入的回归结果表 注: 表格中呈现了预测变量的非标准化系数, 括号内是标准误 步骤：回归-线性，之后选择如下： 5、以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变 =2.290，t=7.532，量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（β 电视 p<0.05；β报纸=1.301，t=4.057，p<0.05, R2=0.919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9%。

共线性分析：VIF电视广告=1.448，VIF报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低 步骤，同上： 。