陜西
系列簡介
這是我們一系列原創技術貼，從易到難，每天學習一點。所有內容均為疾控數據分析、科研論文相關，或者說很多和現在的熱門監測預警相關，所以我們這個系列就叫“監測預警基礎”。
今天是第19節，在上一節我們講了回歸基本理論的基礎上，講一下回歸最簡單的操作，以便后續內容的開展。
我們這節課的主要目的還是為后面的Serfling回歸模型打基礎。
當然了，本身回歸我們就是經常會用到的，尤其是如何在excel和SPSS這種易于操作的軟件中進行更是疾控人必須掌握的技能。
首先，在excel中進行回歸分析不一定所有的軟件都可以，如【分析】選項中不存在【數據分析】選項就不行，需要進行設置才可以，設置步驟如下，也很簡單，設置了之后你的excel不只可以做回歸分析，還可以進行以下很多統計分析。
1.設置步驟如下：
點擊【文件】主模塊，在彈出的對話框中用鼠標單擊【選項】按鈕。
或者
在彈出的【Excel選項】對話框的列表中點擊【加載項】選項，然后點擊對話框最下方的【轉到】按鈕。
在彈出的【加載項】對話框中勾選【分析工具庫】，點擊確定；
點擊excel軟件中【數據】主模塊，找到【分析】選項，點擊【數據分析】就可以進行相應的統計分析了。
2.用excel做簡單線性回歸
假設我們有這樣2個變量的數據
點擊“數據”選項卡，然后點擊“數據分析”；
選擇“分析工具“中的”回歸“，然后點擊”確定“按鈕；
在”Y值輸入區域“中輸入因變量y的數據范圍，在”X值輸入區域”中輸入自變量x的數據范圍；
如果選中的數據第一行是變量名而非數值，則勾選“標志”復選框，否則無需勾選。
好了，點擊之后就可以輸出結果
我們對結果的解讀如下，很仔細了。
當然，對于簡單線性回歸來說我們還是要說一下，做一個趨勢性，然后顯示公式，其常數項和回歸系數其實我們也就知道了。
3.用excel做多元線性回歸
在excel中進行多元線性回歸其實和簡單線性回歸的方式一模一樣，只是在選擇數據自變量的之后，簡單線性回歸是只有一列，而多元線性回歸就是納入多列。
結果輸出也是一樣，在回歸系數這個表中，如下圖，會依次給出各個自變量的回歸系數和統計檢驗值。
但是我們得說明一點，excel中，如果出現缺失值，比如下圖自變量3出現幾個缺失值，是無法進行回歸分析的。
相比Excel，用SPSS進行回歸分析可以做更多的統計，當然，回歸方式也很多。
比如我們熟知的logistic回歸分析，就是我們在SPSS中進行會進行的，今天我們的重點不是SPSS各種回歸方式介紹，避免跑題，我們也就不多說，只說和我們線性回歸。
1.SPSS做簡單線性回歸
準備好需要分析的數據，依次點開：
分析（Analyze）→回歸（Regression）→ 線性（L）
2.SPSS簡單線性回歸中的分層回歸（層次回歸）
本質上是建立在回歸分析基礎上，區別在于分層回歸可分為多層，用于研究兩個或者多個回歸模型之間的差異。分層回歸將核心研究的變量放在最后一步進入模型，以考察在排除了其他變量的貢獻的情況下，該變量對回歸方程的貢獻，如果變量仍然有明顯的貢獻，那么就可以做出該變量確實具有其他變量所不能替代的獨特作用的結論。
這種方法主要用于，當自變量之間有較高的相關，其中一個自變量的獨特貢獻難以確定的情況。常用于中介作用或者調節作用研究。
其他結果不再贅述，詳情看第一部分的分析結果。
3.逐步回歸
逐步回歸分析方法的基本思路是自動從大量可供選擇的變量中選取最重要的變量，建立回歸分析的預測或者解釋模型。其基本思想是:將自變量逐個引入，引入的條件是其偏回歸平方和經檢驗后是顯著的。
同時，每引入一個新的自變量后，要對舊的自變量逐個檢驗，剔除偏回歸平方和不顯著的自變量。這樣一直邊引入邊剔除，直到既無新變量引入也無舊變量刪除為止。它的實質是建立“最優”的多元線性回歸方程，可利用逐步回歸篩選并剔除引起多重共線性的變量。
其他結果不再贅述，詳情看第一部分的分析結果。
好了，最后我們還有一個重點要說，和EXCEL不一樣，SPSS中當部分變量出現缺失值時，他依然可以進行回歸分析。
編輯：普通疾控人 | 審核：詩酒趁年華
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