第二十一讲 | 多元线性回归分析（超级详细）

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第二十一讲内容：多元线性回归分析怎么做？

今天我们来学习多元线性回归分析，它用来评价一个因变量和多个自变量之间关系的统计方法。除了需要满足一元线性回归的条件之外，多元线性回归还需要满足【多个自变量不存在多重共线】的条件，多元线性回归需要满足如下条件。

（1）自变量和因变量在理论上有因果关系；

（2）因变量为连续型变量；

（3）各自变量与因变量之间存有线性关系；

（4）残差要满足正态性、独立性、方差齐性。

（5）多个自变量不存在多重共线性

其中， 线性（Linear）、正态性（Normal）、独立性（independence）、方差齐性（Equal Variance） ，俗称 LINE ，是线性回归分析的四大基本前提条件。

这里稍微解释它们概念：

Q1 线性：解释自变量X和因变量Y必须要有线性关系吗？

---不是！只有当X是连续型数据或者等级数据（不设哑变量）时，才要求X与Y有线性的关系。当X是二分类或无需多分类，没有线性条件的要求。

Q2独立性：要求因变量Y各观察值相互独立吗？

---不是，是要求残差是独立的。

Q3正态性：要求因变量Y各观察值正态分布吗？

---不是，是要求残差正态分布。

Q4方差齐性：要求不同的解释变量X时，因变量Y方差相等吗？

---没错，但是对于多元线性回归分析，更加合理的理解是在不同Y预测值情况下，残差的方差变化不大。

Q5：一定要严格满足LINK吗？

---如果回归分析只是建立自变量与因变量之间关系，无须根据自变量预测因变量的容许区间和可信度等，则方差齐性和正态性可以适当放宽。

何为残差？

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。 我们以一元线性回归为例，它只有一个自变量，其模型可以表示为：

上述公式是基于样本得到的结果，b0和b1均为统计量。

若该公式拓展到总体人群，则为：

值得注意的是，这里x是真实的变量值x，而y带了一顶帽子，并非是y的真实值，而是成为y的预测值或者估计值。实际上，x和y没有严格上一一对应的关系，通过x产生的预测值，是接近于y但不等于y。
y预测值与y真实值之间的差值我们称之为残差。

残差反映了除了x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响，是不能由x和y之间的线性关系所解释的变异性。

可以这么来理解ϵ：我们对y的预测是不可能达到与真实值完全一样的，因此必然会产生误差，我们就用ϵ来表示这个无法预测的误差。我们通过引入了ϵ可以让模型达到完美状态，也就是理论的回归模型。
结合残差，真实的y和x关系如下：

同样的，多个自变量存在的情况下，多重线性回归模型的表示如下：

其中，bk、βk：回归系数，在多重线性回归中，被称之为偏回归系数，表示每个自变量都对y部分的产生了影响。

意义与简单线性回归结果相似，反映的是x对y的影响力，是当x每改变一个观测单位时所引起y的改变量。

这里e是样本的预测值与测量值的差别，ϵ是总体中预测值与真实值的差别。戴了帽子的y预测值的变异性是解释变量x们能够预测和解释的。

一般情况下，成功的线性回归模型实现：

（1）残差ϵ是一个期望为0的随机变量，即E(ϵ)=0

（2）对于预测值的所有值，ϵ的方差σ^2都相同

（3）残差ϵ是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立，即ϵ~N(0,σ^2)

何为多重共线？

当2个或多个自变量高度相关时，就会出现多重共线。它不仅影响自变量对因变量变异的解释能力，还影响整个多重线性回归模型的拟合。

PART1

实战案例

小白研究运动员训练比赛满意感与成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊等变量之间关系，试建立多元线性回归方程 （部分数据如下，完整数据请回复【小白数据】下载）。

该案例研究运动员训练比赛满意感与多个自变量（成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊）之间的关系。从专业知识上课认为成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊是可以预测训练比赛满意感的。

PART2

统计策略

统计分析策略口诀“目的引导设计，变量确定方法”（啥意思？ ）

针对上述案例，扪心五问。

Q1：本案例研究目的是什么？

A：关联研究，探讨多个自变量与因变量之间的因果关系。

Q2：分析的组数是多少呢？

A：五 组数据。

Q3：本案例属于什么研究设计？

A：调查 研 究

Q4：有几个变量？

A：有五个变量。分别是成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、训练比赛满意感、自尊。

（训练比赛满意感为因变量，成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊为自变量）

Q5：残差是否具有独立性、方差齐性和正态分布？

A：需要检验残差是否满足独立性、方差齐性和正态性。

Q6：各自变量之间是否存在多重共线性？

A:需要检验

概括而言，如果数据满足以下条件，则采用多元线性回归分析。

PART3

SPSS操作

（一）绘制散点图

对于线性关系的条件，一般要求当x是连续型变量或者等级变量时，需绘制散点图探讨与y是否存在着线性趋势的关系；如x为二分类或者无序多分类，无须绘制散点图。

本例绘制成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊与训练比赛满意感之间关系的散点图分析。具体操作如下。

Step1： 图形—图形画板模板选择器

Step2： 按Shift选择左边的对话框所有的变量，同时点击【散点图矩阵】，点击【确定】。

输出结果如下， 重点关注最后一行 ，即各自变量（成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊）与因变量（训练比赛满意感）之间线性关系。从图中可知，各自变量与因变量之间存有线性关系。

（二）线性回归分析操作

Step1: 依次点击“分析——回归——线性

Step2: 将“训练比赛满意感”纳入“因变量”；将成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊放入“自变量”；方法选择“输入”

Step3: 点击“统计” 默认选项“估算值”；“模型拟合”；另选择“durin waston(德宾-沃森)和“描述”。设置完后，点击“继续”。

Step4 : 在弹出“线性回归：图”对话框中将 “*ZRESID”（标准化残差）放入Y轴中，将“*ZPRED”（标准化预测值）放入X轴中，勾选“直方图”和“正态概率图”，单击“继续”。点击“确定”。

Step5: 点击“保存”后勾选预测值的“未标准化”和“残差的未标准化”。

PART4

结果解读

第一，呈现的是R方结果和残差独立性检验（德宾沃森检验）：

模型摘要是判断两者之间线性关系的重要指标，也反映了回归的拟合程度。

①一般情况下，R²看的是“调整R²”，该值相对不受自变量个数的影响，结果更为可靠。本例包括多个自变量，建议报告调整R²=0.487。表明“所有自变量” 解释“训练比赛满意感”的48.7%变异。

②德宾沃森检验若结果在0-4之间，基本可认为数据独立性符合。本例的德宾沃森值为1.761，符合独立性。

第二个结果为方差分析（ANOVA）：

主要探讨模型的是否成功建成。

本案例F=24.464，P<0.001，说明至少有一个自变量解释了一部分的因变量的变异，从而使得回归变异变大，残差变异减少，模型成功建立。

值得注意的是，本题“平方”和即变异程度（离均差平方和），R²=回归变异平方和/总的平方和=1807.759/3562.760=0.507。因此方差分析和R²结果同出一源， 方差分析侧重于分析模型是否成功 ， R²侧重于探讨模型有多成功(相当于效应量) 。

如果P<0.05，就说明多重线性回归模型中至少有一个自变量的系数不为零。同时，回归模型有统计学意义也说明相较于空模型，纳入自变量有助于预测因变量，或说明该模型优于空模型。

第三个结果，回归分析的主要结果：

计算回归系数、并对回归系数进行假设检验，探讨影响因素。

本研究结果显示：

①成就感降低（b=-0.72，β=-0.353，P<0.001）、情绪体力耗竭（b=-0.358，β=-0.209，P=0.009）和自尊（b=0.604，β=0.352，P<0.001）均会影响训练比赛满意感。其中，成就感降低和情绪体力耗竭负向预测（因为回归系数为负）训练比赛满意感，而自尊正向预测（因为回归系数为正）训练比赛满意感。

②运动负评价不会影响训练比赛满意感（b=-0.106，β=-0.052，P=0.552）。

③共线性统计包括方差膨胀因子（VIF）和容差两个指标，事实上，VIF=容差的倒数（1/容差），我们只需要判断其中一个指标即可。如果容忍度小于0.1（或方差膨胀因子大于10），提示数据存在多重共线性。在本研究中，所有容忍度值都大于0.1（最小值为0.639），说明本研究自变量多重共线不严重。

第四个结果，由于本例选择计算残差和预测值，可以通过下表来看预测值和残差结果

在数据库中，可以发现增加了PRE_1（预测值）和RES_1（残差） ，两组相加，刚好是y“训练比赛满意感”

第五个结果，残差直方图和P-P图。

可以看出，本例残差直方图服从正态分布，且均数接近于0，标准差接近于1（标准正态分布），这意味着线性回归在正态性条件是达到的。P-P图也表明满足正态性条件。

第六个结果，残差图。

残差图的x、y轴分别是因变量预测值的标准化值和残差的标准化值（一般x轴是预测值的标准化值）。本例从图形来看，标准化残差图分布在0值周围，基本是上下对称分布，分布特征不随预测值的增加而发生改变，意味着数据方差齐性、独立性条件符合。

PART5

规范报告

规范报告有多种方式，本公众号只提供一种方式供参考。

1、规范表格

2、规范文字

采用多元线性回归分析结果显示，回归方程显著，F=24.464，p<0.001。其中，成就感降低（β=-0.353，P<0.001）、情绪体力耗竭（β=-0.209，p=0.009）显著负向预测训练比赛满意感，自尊（β=-0.352，p<0.001）显著正向预测训练比赛满意感。运动负评价不能预测训练比赛满意感（β=-0.596，p=0.552）。这些变量共解释训练比赛满意感48.70%的变异。

划重点

1、多元线性回归分析本质上是探讨变量之间相关关系，只有在理论上满足多个自变量与因变量之间存在因果关系，才可开展回归分析。此外，即使回归分析显著，在解释因果关系也需谨慎。

2、多元线性回归中的因变量需满足连续型变量；自变量可以分类变量、次序变量和连续型变量。

3、如果自变量为连续型变量，则需要满足自变量和因变量之间存在线性关系，如果不能满足，则不能采用线性回归分析，这可通过散点图来判断线性关系。

4、回归分析还需满足独立性、方差齐性和正态性，各自变量之间不存在多重共线性。独立性采用德宾-沃森（D-W）残差相关性检验；方差齐性采用残差散点图来检验；正态性采用残差正态分布图和P-P图来判断。

5、如果回归分析只是建立自变量与因变量之间关系，无须根据自变量预测因变量的容许区间和可信度等，则方差齐性和正态性可以适当放宽。

图文 | 叶嘉诺

编辑 | Steven Lynn

审核 | 项老师

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