急问！spss主成分回归分析后，要把标准化后的数据还原用来求原方程式，怎么求啊！？

Question

如题所述

Answer 1

当你完成了SPSS的主成分回归分析，并获得了标准化后的数据，如果需要将这些数据还原以构建原始方程，首先，你需要使用得到的主成分回归系数。这些系数代表了原始变量如何线性组合形成主成分。接下来，你需要使用这些系数和你的原始数据进行线性回归分析。

在这个过程中，将标准化后的因变量（print值）作为目标，使用原始自变量作为输入，回归结果将生成的系数对应于主成分回归中的线性组合。这个回归过程实际上形成了一组线性方程，通过解这个方程组，你可以重构出原始的主成分回归方程。

关于Logistic回归，它有三种类型：二项logistic回归（二分类问题），多项logistic回归（无序多分类），以及累积logistic回归（有序多分类，如疾病严重程度）。这些回归方法处理的是不同类型的分类问题，而非回归分析的标准化问题。

标准化（归一化）在数据分析中至关重要，它能消除不同指标间的量纲影响，使得数据在可比性方面更加一致。通过数据标准化，你将原始数据转换为均值为0、标准差为1的格式，便于进行综合比较和分析。

数据标准化的原理是将每个数值减去其均值，然后除以标准差，而数据中心化则是简单地减去均值。这些操作旨在消除数据的原始变异性和量纲差异，确保回归分析的准确性和稳定性。

总的来说，SPSS中的主成分回归和数据标准化是相互独立但相关的概念，理解了如何从标准化数据重构回归方程，就能有效地运用SPSS进行回归分析。