毕业论文统计学本科 多元回归分析中变量的选择 - SPSS的应用

（3）我国居民消费水平与淘宝交易的相关性检验：

由以上三个散点图可知，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显著相关关系。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。

2.2.2计算相关系数

（1）复相关系数r是用来衡量回归直线对于观察值配合的密切程度，即用来衡量因变量y与自变量x1，x2，x3之间相关的密切程度。以下是用SPSS对数据进行相关性分析，得到如下的相关系数图

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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。

综上所述通过SPSS得出的相关系数的矩阵得到为：

ryx1?0.992

ryx2=0.901

ryx3=0.965

由以上数据可以看出，各列之间存在正相关关系。即淘宝网注册人数x1、我国网络普及度x2、我国居民消费水平x3与淘宝交易总额y存在正相关关系。

（2）计算偏相关系数：在多变量的情况下，变量之间的相关系数是相当复杂的。任意两个变量之间都有可能存在着相关关系，因此，只知道被解释变量与解释变量的总的相关程度是不够的。如果需要了解某两个变量间的相关程度，就应在消除其他变量影响的情况下来计算他们的相关系数，这就是偏相关系数。下面是用SPSS作出的偏相关系数： ①消除我国网络普及度和居民消费水平的影响后，计算淘宝注册人数与淘宝交易额的偏相关系数为：

Correlations Control Variables x2 & x3 y Correlation Significance (2-tailed) df x1 Correlation Significance (2-tailed) df y 1.000 . 0 .894 .016 4 x1 .894 .016 4 1.000 . 0 解析：由上可知，淘宝注册人数与淘宝交易额的偏相关系数为0.894。 ②消除淘宝交易额和居民消费水平的影响后，我国网络普及度和淘宝交易额的偏相关系数为：

Correlations Control Variables x3 & x1 y Correlation Significance (2-tailed) y 1.000 . x2 -.806 .053 9

df x2 Correlation Significance (2-tailed) df 0 -.806 .053 4 4 1.000 . 0 解析：由上可知我国网络普及度与淘宝交易额的偏相关系数为-0.806。

③消除淘宝注册人数和我国网络普及度的影响后，我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数：

Correlations Control Variables x1 & x2 y Correlation Significance (2-tailed) df x3 Correlation Significance (2-tailed) df y 1.000 . 0 .810 .051 4 x3 .810 .051 4 1.000 . 0 解析：由上可知，我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数为0.810 。

④消除我国居民消费水平和淘宝交易额的影响后，淘宝注册人数和我国网络普及度的偏相关系数：

Correlations Control Variables x3 & y x1 Correlation Significance (2-tailed) df x2 Correlation Significance (2-tailed) df x1 1.000 . 0 .584 .224 4 x2 .584 .224 4 1.000 . 0 解析：由上可知，淘宝注册人数和我国网络普及度的偏相关系数为0.584。

⑤消除淘宝注册人数和淘宝交易额的影响后，我国居民消费水平和我国网络普及度的偏相关系数：

Correlations

Control Variables

x2

x3

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y & x1 x2 Correlation Significance (2-tailed) df 1.000 . 0 .863 .002 4 .863 .002 4 1.000 . 0 x3 Correlation Significance (2-tailed) df 解析：由上可知，我国居民消费水平和我国网络普及度的偏相关系数为0.963 。 ⑥消除我国网络普及度和淘宝交易额的影响后，我国居民消费水平和淘宝注册人数的偏相关系数：

Correlations Control Variables y & x2 x3 Correlation Significance (2-tailed) df x1 Correlation Significance (2-tailed) df x3 1.000 . 0 -.505 .306 4 x1 -.505 .306 4 1.000 . 0 解析：由上可知，我国居民消费水平和淘宝注册人数的偏相关系数为-0.505 。

综上：从以上的偏相关系数来看，如果我国网络普及度和居民消费水平保持不变，淘宝注册人数与淘宝交易额之间存在显著相关，当淘宝交易额和居民消费水平的保持不变时，我国网络普及度和淘宝交易额之间存在显著负相关，当淘宝注册人数和我国网络普及度的保持不变时，我国居民消费水平和淘宝交易额的也存在显著相关，当我国居民消费水平和淘宝交易额保持不变时，淘宝注册人数和我国网络普及度之间存在显著相关，当我国网络普及度和淘宝交易额保持不变时，我国居民消费水平和淘宝注册人数存在显著负相关。但是其关系强度较前者略低，所以经过以上系数得到的偏相关系数可以看出，其相关程度较原关系的强度低，应采用原数据的自变量和因变量。即所采用的自变量和因变量保持不变。

2.3回归分析

对数据进行回归分析，得到如下结果：

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