文档介绍：-
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Spss数据分析报告
实验材料和原始数据
引入
本文主要利用SPSS通过对3 个除汗剂品牌：妮维娅、 A*E、多芬在两个超市〔沃尔玛和家乐福〕的价格、促销，和 A手段对价格的影响
竞争对手的价格定位
模型设立
模型类型有两种：加法模型和乘法模型。
加法模型
乘法模型
在这里我们选择的是乘法模型，这是因为我们先尝试了加法模型，发现并不符合正态分布，所以我们选择乘法模型。
根据以上的乘法模型，带入数据，拟合出参数β0、β1、β2、β3、β4。
=Price of A*E in week t
=Display of A*E in week t
=Feature of A*E in week t
=Display & Feature of A*E in week t
家乐福
其模型为
沃尔玛
其模型为
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相关性分析
检验模型中是否存在自相关
Estimated correlation coefficient: >，故LNA*EPrice和A*EDISP不是自相关的。
同理：
Estimated correlation coefficient: >，故A*EFEA和LNA*EPrice是不自相关的。
如何在SPSS中如何补救自相关:用逐步回归或者删除相关性较高的两变量中其中一个。
A*EFEA和A*，是自相关的。用逐步回归或者删除相关性较高的两变量中其中一个。
显然A*EFEA、A*EDISP均和A*ED+F自相关，LNA*EPrice和A*ED+F是不自相关的。
处理异方差
执行OLS得到估计的残差。
执行pute 计算残差的绝对值。用abs函数。画出散点图，
采用加权最小二乘法(WLS〕,可设置权数为1/|e|。做一个加权最小二乘法的回归。然后画残差平方与* 的散点图，用图表检验。
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通常说的异方差性就是(Var(εi ) ≠Var (εj ) , 当i≠j时) 。经济现象是错综复杂的,在建立经济问题的回归分析模型时,经常会出现*一因素或一些因素随着解释变量观测值的变化而对被解释变量产生不同的影响,导致随机误差项产生不同方差,即异方差性。当我们所研究的问题存在异方差性时,线性回归模型的根本假定就被违反了。引起随机误差项产生异方差的原因很多,其中样本数据为截面数据时较容易出现异方差性。而当一个回归问题存在异方差性时,如果仍用OLS估计未知参数,就会造成估计值不是最优、参数的显著性检验失效、回归方程的应用效果极不理想等严重后果。同方差和异方差残差图上的区别：
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在spss上做出散点图，如上图所示，A*EFEA和A*EDISP不存在异方差。
同理可得，A*EFEA和LNA*EPrice，LNA*EPrice和A*EDISP，A*EFEA、A*EDISP和A*ED+F自相关，LNA*EPrice和A*ED+F均不存在异方差。
模型检验
外表效度
外表效度不是真正的效度指标，但它容易和