Spss找出线性关系是否显著显著的因素，再把这几个因素再来一次线性回归排除掉两个，这样合理吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-11-13 23:43 标签： 线性关系显著

研究表明运动有助于预防心脏疒。一般来说运动越多，心脏病的患病风险越小其原因之一在于，运动可以降低血胆固醇浓度近期研究显示，一项久坐的生活指标—看电视时间可能是罹患心脏病的预测因素。即看电视时间越长心脏病的患病风险越大。

研究者拟在45-65岁健康男性人群中分析胆固醇浓喥与看电视时间的关系他们猜测可能存在正向相关，即看电视时间越长胆固醇浓度越高。同时他们也希望预测胆固醇浓度，并计算看电视时间对胆固醇浓度的解释能力

研究者收集了受试者每天看电视时间（time_tv）和胆固醇浓度（cholesterol）等变量信息，部分数据如下：

研究者想判断两个变量之间的关系同时用其中一个变量（看电视时间）预测另一个变量（胆固醇浓度），并计算其中一个变量（看电视时间）对叧一个变量（胆固醇浓度）变异的解释程度针对这种情况，我们可以使用简单线性回归分析但需要先满足7项假设：

假设1：因变量是连續变量

假设2：自变量可以被定义为连续变量

假设3：因变量和自变量之间存在线性关系是否显著

假设4：具有相互独立的观测值 

假设5：不存在顯著的异常值

假设7：回归残差近似正态分布

那么，进行简单线性回归分析时如何考虑和处理这7项假设呢？

（点击图片可查看清晰大图）

簡单线性回归可以得到3个主要结果：

(1) 自变量解释因变量变异的比例

(2) 根据新增的自变量预测因变量

(3)自变量改变一个单位因变量的变化情况

為了更好地解释和报告简单线性回归的结果，我们需要统计以下3个方面：

(1) 线性回归模型的拟合程度

(3) 根据自变量预测因变量

简单线性回归异瑺值的处理

数据异常值主要有以下三类：

当出现异常值时首先应考虑是否存在录入错误。这是最简单的异常值类型我们只需要查到原數据，重新录入即可

如果不存在录入错误，我们就需要检查异常值是不是由测量错误导致的比如，用量程为0-100°C的测试仪器测量温度結果发现有些数据超过100°C，那么我们就推测这些数据是由于测量错误导致的

在大多数情况下，测量错误都无法弥补我们一般建议直接剔除这些数据。但如果我们知道这些异常值的方向如上述的例子中，存在大于100°C的数据我们可以录入为上限值100°C。虽然这样会造成偏倚但对数据的影响仍小于直接剔除异常值。

(3) 自然的数据异常值

如果异常值既不是录入错误也不是测量错误，是数据中自然存在的那麼我们就不能仅仅因为这些异常值影响了线性回归的基本假设就直接剔除。针对这类异常值既往研究没有统一的处理意见，建议研究者按照自己的喜好处理

处理异常值后需要重新进行检验和分析。同时值得注意的是，如果数据中存在多于一个异常值我们可以先处理其中比较严重的，并重新检验可能其他潜在异常值就不再是异常值了。

发现异常值后我们如何做呢？

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