品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

我们在进行多重线性回归或者逻辑回归分析时，有时候会遇到自变量之间明显相关关系的情况，这样在线性拟合过程中，会导致出现回归方程出现拟合效果差、回归系数难以解释等问题，为有效应对这一情况，我们可以使用岭回归分析来解决多重共线性的问题，接下来本文就带大家了解一下关于SPSS岭回归操作步骤，SPSS岭回归结果分析的具体操作。

一、SPSS岭回归操作步骤

在SPSS软件中没有为岭回归分析提供对话框界面，但却有一套宏程序，名为Ridge regression.sps，我们可以进行调用，话不多说，下面就来带大家了解岭回归操作分析。

1、将数据导入至软件中，点击菜单栏中的【分析】选项，选择【回归】中的【线性】按钮，将房屋价格移动至【因变量】框，把其他变量移动至【自变量】框中。在这里选择【输入】输入方法，纳入所有的变量。

2、点击右侧的【统计】选项，在打开的面板中勾选【共线性诊断】，然后进行【继续】-【确定】。

3、SPSS就会自动运行分析，我们在输出结果中查看系数表，如果VIF值大于10，就说明存在较强的多重共线性，我们继续使用岭回归进行分析。

4、依次点击SPSS菜单栏的文件，选择【新建】——【语法】，打开语法编辑窗口。

5、在语法编辑窗口中输入相关的命令，然后点击菜单栏中的【运行】——【全部】，SPSS结果窗口中会给出相应的分析结果。

二、SPSS岭回归结果分析

完成上述设置后，SPSS就会在结果窗口中会给出相应的分析结果，为了记录操作过程所对应的代码打开语法编辑器窗口，下面我们一起来看下岭回归结果分析。

1、下面是回归系数表，面积的系数为1.7970，这表示面积每增加1平方米，房价预计上涨约1.8万元。房间数的系数为负，可能受其他变量影响（如面积与房间数相关性较高），需进一步分析。

2、从模型显著性值来看，R²=0.9947，这说明该模型解释了99.47%的房价变异，拟合度极高，p-value为7.213e-06，这说明模型整体高度显著。

3、岭迹图指不同的正则化参数值情况，从下面图表来看，展现的是房屋回归系数的下降情况，随着正则化参数增大，回归系数被压缩得更显著，模型复杂度降低。

关于SPSS岭回归操作步骤，SPSS岭回归结果分析的内容就先为大家介绍到这里，岭回归分析通常用于解决自变量高度相关、各个变量数接近或超过样本量等情况，有需要的小伙伴可以通过SPSS软件来进行操作，希望今天的内容能对大家有帮助。

作者：金金