多元线性回归分析有什么作用？通常可以得到那些结果

多元线性回归分析通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。多元线性回归分析的作用：

1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。

3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。

多元线性回归分析自变量的选择：

1、自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；

2、自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；　

3、自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；　

4、自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。

李克特量表一般采用5级评分法，可以作为连续性变量进行处理，如果现状有几个问题，可作为几个变量与责任动机、出国动机、内在兴趣动机进行复相关分析，可在多元线性回归分析中实现。如果责任动机、出国动机、内在兴趣动机也分别有多个问题，可进行典型相关分析，我经常帮别人做数据分析的。

这种情况需要再多列出一列frequency 填上死亡数目，然后选择数据-加权-将frequency加权。

GraphPad Prism 由GraphPad Software公司推出，是一款数据处理与图形软件。

软件可用的功能：

统计比较

配对或非配对 t 检验。 报告 P 值和置信区间。

自动生成多次 t 检验分析的火山图（差值相比于 P 值）。

非参数 Mann-Whitney 检验，包括中位数差值的置信区间。

其他十余种统计比较

非线性回归

拟合 105 个内置方程式之一，或输入您自己的方程式。 包括生长方程族： 指数生长、指数平台、Gompertz、Logistic 和 beta（先增长后衰减）。

输入微分或隐式方程。

输入用于不同数据集的方程。

其他非线性回归

列统计

计算描述性统计： 最小值、最大值、四分位数、均值、标准差（SD）、标准误（SEM）、置信区间（CI）、变异系数（CV）、偏度、峰度。

含置信区间的均值或几何均值。

频率分布（从 bin 到直方图），包括累积直方图。

其他列统计

简易的线性回归和相关性

计算含置信区间的斜率和截距。

强制回归线穿过指定点。

拟合以复制 Y 值或均值 Y。

其他线性回归

广义线性模型（GLM）

使用新的多变量数据表生成多个自变量与单个因变量的相关模型。

多元线性回归（当Y连续时）。

泊松回归（当Y计数时；0，1，2，...）

逻辑回归（当Y为二进制时；是/否、通过/失败等）。

临床（诊断）实验室统

Bland-Altman 图。

受试者工作特征（ROC）曲线。

Deming 回归（II 型线性回归）。

模拟

模拟XY、列或列联表。

重复模拟数据的分析，作为 Monte-Carlo 分析。

根据选择或输入的方程式和您选择的参数值绘制函数图。

其他计算

曲线下面积，含置信区间。

转换数据。

标准化。

其他计算

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