Análise de regressão linear utilizando o spss
Autor: LAFIEX UFVJM | Publicado: 2017-06-23T02:48:00-07:00


Para fazer análise de regressão linear:



Primeiro fazer um teste de correlação:



























Se a distribuição for normal utilizar correlação de Pearson,
se não for normal usar Spearman.





 

   
   
Correlations

  

   
   


   
   


   
   
VO2

   
   
Idade

   
   
IMC

   
   
Distância

   
   
Velocidade da Marcha

  

   
   
VO2

   
   
Pearson
   Correlation

   
   
1

   
   
,396*

   
   
-,302

   
   
,654**

   
   
,689**

  

   
   
Sig.
   (2-tailed)

   
   


   
   
,045

   
   
,133

   
   
,000

   
   
,000

  

   
   
N

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
25

  

   
   
Idade

   
   
Pearson
   Correlation

   
   
,396*

   
   
1

   
   
,109

   
   
,622**

   
   
,508**

  

   
   
Sig.
   (2-tailed)

   
   
,045

   
   


   
   
,596

   
   
,001

   
   
,009

  

   
   
N

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
25

  

   
   
IMC

   
   
Pearson
   Correlation

   
   
-,302

   
   
,109

   
   
1

   
   
,165

   
   
,031

  

   
   
Sig.
   (2-tailed)

   
   
,133

   
   
,596

   
   


   
   
,420

   
   
,884

  

   
   
N

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
25

  

   
   
Distância

   
   
Pearson
   Correlation

   
   
,654**

   
   
,622**

   
   
,165

   
   
1

   
   
,877**

  

   
   
Sig.
   (2-tailed)

   
   
,000

   
   
,001

   
   
,420

   
   


   
   
,000

  

   
   
N

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
26

   
   
25

  

   
   
Velocidade
   da Marcha

   
   
Pearson
   Correlation

   
   
,689**

   
   
,508**

   
   
,031

   
   
,877**

   
   
1

  

   
   
Sig.
   (2-tailed)

   
   
,000

   
   
,009

   
   
,884

   
   
,000

   
   


  

   
   
N

   
   
25

   
   
25

   
   
25

   
   
25

   
   
25

  

   
   
*. Correlation is significant at the
   0.05 level (2-tailed).

  

 

  
  
**. Correlation is significant at the 0.01 level
  (2-tailed).

 




As variáveis que apresentaram valor de p &lt; 0,20 são
escolhidas para o modelo de regressão linear simples. 



Para fazer o modelo de regressão linear simples:









Primeiro deve ser analisada uma variável de cada vez.



Ex: VO2 variável dependente

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Idade variável
independente

*Método Stepwise













Só permanecerão no modelo de regressão linear múltipla
aquelas variáveis que apresentarem valor de p &lt; 0,05.&nbsp; 



Permaneceram no modelo as variáveis idade, velocidade e
distância. 

A partir daí iremos montar o modelo de regressão múltipla. 







Entrar no quadrinho Statistics e marcar tudo.

Entrar no quadrinho Plots:









 

   
   
Variables Entered/Removeda

  

   
   
Model

   
   
Variables Entered

   
   
Variables Removed

   
   
Method

  

   
   
1

   
   
Velocidade
   da Marcha

   
   
.

   
   
Stepwise (Criteria:
   Probability-of-F-to-enter &lt;= ,050, Probability-of-F-to-remove &gt;=
   ,100).

  

 

  
  
a.
  Dependent Variable: VO2

 






 

   
   
Model Summaryb

  

   
   
Model

   
   
R

   
   
R Square

   
   
Adjusted R Square

   
   
Std. Error of the Estimate

   
   
Change Statistics

   
   
Durbin-Watson

  

   
   
R Square Change

   
   
F Change

   
   
df1

   
   
df2

   
   
Sig. F Change

  

   
   
1

   
   
,689a

   
   
,475

   
   
,452

   
   
6,05288

   
   
,475

   
   
20,796

   
   
1

   
   
23

   
   
,000

   
   
1,947

  

   
   
a.
   Predictors: (Constant), Velocidade da Marcha

  

 

  
  
b.
  Dependent Variable: VO2





   

     
     
ANOVAb

    

     
     
Model

     
     
Sum of Squares

     
     
df

     
     
Mean Square

     
     
F

     
     
Sig.

    

     
     
1

     
     
Regression

     
     
761,896

     
     
1

     
     
761,896

     
     
20,796

     
     
,000a

    

     
     
Residual

     
     
842,659

     
     
23

     
     
36,637

     
     


     
     


    

     
     
Total

     
     
1604,555

     
     
24

     
     


     
     


     
     


    

     
     
a.
     Predictors: (Constant), Velocidade da Marcha

    

   

    
    
b.
    Dependent Variable: VO2

   




   

     
     
Coefficientsa

    

     
     
Model

     
     
Unstandardized Coefficients

     
     
Standardized Coefficients

     
     
t

     
     
Sig.

     
     
95,0% Confidence Interval for B

     
     
Correlations

     
     
Collinearity Statistics

    

     
     
B

     
     
Std. Error

     
     
Beta

     
     
Lower Bound

     
     
Upper Bound

     
     
Zero-order

     
     
Partial

     
     
Part

     
     
Tolerance

     
     
VIF

    

     
     
1

     
     
(Constant)

     
     
14,795

     
     
6,350

     
     


     
     
2,330

     
     
,029

     
     
1,658

     
     
27,932

     
     


     
     


     
     


     
     


     
     


    

     
     
Velocidade
     da Marcha

     
     
12,843

     
     
2,816

     
     
,689

     
     
4,560

     
     
,000

     
     
7,017

     
     
18,669

     
     
,689

     
     
,689

     
     
,689

     
     
1,000

     
     
1,000

    

   

    
    
a.
    Dependent Variable: VO2

   


&nbsp;&nbsp;

   

     
     
Residuals Statisticsa

    

     
     


     
     
Minimum

     
     
Maximum

     
     
Mean

     
     
Std. Deviation

     
     
N

    

     
     
Predicted
     Value

     
     
27,7665

     
     
49,5991

     
     
43,2240

     
     
5,63433

     
     
25

    

     
     
Residual

     
     
-10,87282

     
     
18,18369

     
     
,00000

     
     
5,92544

     
     
25

    

     
     
Std.
     Predicted Value

     
     
-2,743

     
     
1,131

     
     
,000

     
     
1,000

     
     
25

    

     
     
Std. Residual

     
     
-1,796

     
     
3,004

     
     
,000

     
     
,979

     
     
25

    

   

    
    
a.
    Dependent Variable: VO2