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回归分析是社会科学分析中经常使用的一类统计分析方法，目的是建立与检验变量间的联系。例如：吸烟、饮食、锻炼对人体寿命的影响，或是产品质量、顾客体验、收入水平等对顾客购买意愿的影响等。01回归分析基础知识以一元线性回归分析y=a+bx+ε为例，通常将“结果”变量称为因变量Y，将“原因”变量称为自变量X，ε为误差。回归分析不仅可以解释自变量X对因变量Y的影响大小，还可以由回归方程进行预测。根据回归分析中自变量的个数，可以分为一元回归分析与多元回归分析。

一元线性回归分析，指线性回归方程中只涉及到两个变量的，即仅用单个自变量X去解释因变量Y。

多元线性回归分析，指线性回归方程中涉及到两个以上变量的，称为多元线性回归分析，即用多个自变量X去解释单个因变量Y。

02案例介绍在案例中，我们的目的是解释在手机广告中，广告的信息性、说服力、信任度和趣味性对购买意愿的影响。??可以看到，信息性、说服力、信任度、趣味性和购买意愿每个版块都各有三道题目。03Credamo平台回归分析操作利用Credamo的建模工具，如何实现回归分析操作呢？首先我们要对变量进行相应的设置和计算。问卷中每个版块有3道利克特量表题，以3道题目的平均分作为每位被试在该板块的分值。以信息性举例，第一步：在页面选择-，将量表题的数据结果按选项序号显示，使它转化为数值变量。

第二步：选择，将新变量名称设置为“信息性”。因为每个版块有3道量表题，所以需要添加1个变量“var3”，添加完毕后，在变量列表中将“var1”选择为“信息性1”、“var2”选择为“信息性2”、“var3”选择为“信息性3”，设置完毕后就可以写表达式：（var1+var2+var3）/3。

在中选择，分析方法选择，因变量y选中购买意愿，自变量x选中信息性、说服力、信任度和趣味性，点击确定，就可以看到数据描述、模型估计、参数摘要以及指标解读。04结果分析那么，如何理解分析出来的结果呢？首先可以


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