土壤和植被養(yǎng)分是影響作物產(chǎn)量的重要因素。為了探討土壤和葉片營(yíng)養(yǎng)元素對(duì)作物產(chǎn)量的影響，在某地區(qū)30個(gè)樣地測(cè)定了作物產(chǎn)量、土壤pH值、有機(jī)質(zhì)含量(SOM)、堿解氮含量(SAN)、有效磷含量(SAP)、葉片

土壤和植被養(yǎng)分是影響作物產(chǎn)量的重要因素。為了探討土壤和葉片營(yíng)養(yǎng)元素對(duì)作物產(chǎn)量的影響，在某地區(qū)30個(gè)樣地測(cè)定了作物產(chǎn)量、土壤pH值、有機(jī)質(zhì)含量(SOM)、堿解氮含量(SAN)、有效磷含量(SAP)、葉片氮含量(STN)和磷含量(STP)。一些數(shù)據(jù)如下:

注:表中數(shù)據(jù)隨機(jī)生成，不能用于其他用途。

在本研究中，我們希望建立變量(pH、SOM、SAN等)之間的回歸方程。)和產(chǎn)量。這時(shí)候可以考慮采用多元線性回歸分析。

數(shù)據(jù)分析

值得注意的是，多元線性回歸分析要求數(shù)據(jù)滿足以下四個(gè)假設(shè):

(1)至少需要2個(gè)自變量，且相互獨(dú)立(本次為6個(gè))；

(2)因變量是連續(xù)變量(這種情況下的輸出是連續(xù)變量)；

(3)數(shù)據(jù)具有方差齊性、無異常值、正態(tài)分布的特點(diǎn)(檢驗(yàn)方法)；

(4)自變量之間不存在多重共線性。

前兩個(gè)假設(shè)可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)直接判斷；假設(shè)(3)的測(cè)試已經(jīng)在前面的教程中介紹過了，單擊 "測(cè)試方法 "查看它。

假設(shè)(4)的檢驗(yàn)方法如下:

1.點(diǎn)擊分析→回歸→線性。

2.在自變量框中選擇自變量，如pH，在因變量框中選擇輸出，然后單擊統(tǒng)計(jì)。

3.在統(tǒng)計(jì)窗口中選擇共線性診斷，單擊繼續(xù)，然后單擊主頁上的確定。

4.結(jié)果判斷:我們只需要關(guān)注結(jié)果中的系數(shù)表。當(dāng)VIF值大于或等于10時(shí)，我們認(rèn)為變量之間存在嚴(yán)重的共線性。當(dāng)VIF值小于10時(shí)，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)基本符合多元線性分析的假設(shè)(4)，即不存在多重共線性問題。

所以這種情況下的數(shù)據(jù)都滿足以上四個(gè)假設(shè)，可以進(jìn)行多元線性回歸。

SPSS分析步驟

一.準(zhǔn)備工作

SPSS軟件(我用的是IBM SPSS Statistics 25的中文版，其實(shí)每個(gè)版本的模式都差不多。如果需要我的版本，可以直接點(diǎn)擊(安裝包)下載；

共線性會(huì)導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差增加。同樣，可以通過自變量的相關(guān)矩陣進(jìn)行診斷?；蛘呤褂猛ㄓ肰IF進(jìn)行診斷。

在了解了多重共線性是如何影響我們對(duì)模型的分析和預(yù)測(cè)能力之后，學(xué)習(xí)如何檢測(cè)數(shù)據(jù)中多重共線性的存在是非常重要的。

隨著以下方法可用于檢測(cè)多重共線性:

r平方值較大，但作為β-權(quán)值統(tǒng)計(jì)意義不大，即整體模型的F檢驗(yàn)顯著，但個(gè)別系數(shù)估計(jì)的T檢驗(yàn)不顯著。

變量對(duì)之間有很大的相關(guān)性。

差別通貨膨脹系數(shù)。