Eeldust 6 saame testida siis, kui viime läbi regressioonianalüüsi. Lineaarse regressiooni läbiviimiseks tuleks järgida käsklusterida: Analyze Regression Linear. Dependent on sõltuv muutuja, Independent on prediktor. Statistics alt valida Estimates, Model Fit ning Descriptives. Salvestame ka regressioonijäägid uue muutujana: Save Residuals Unstandardized. Pärast analüüsi läbiviimist tuleb selle uue, salvestatud muutujaga läbi viia normaaljaotuslikku test. Tulemustena kuvatakse mitu tabelit. Leiate, et on (a) kirjeldavat statistikat (nt mõlema muutuja keskmised); (b) muutujatevahelised korrelatsioonid; (c) muutujate lisamine/eemaldamine mudelisse (paarisregressiooni puhul ebaoluline); (d) mudeli kokkuvõte, kus on kirjeldatud mh determinatsioonikordaja R2 korrutades seda väärtust 10
Forward programm alustab kõige tugevamale prediktoritele nõrgemate prediktorite lisamist. Tavaliselt on vaikimisi Enter, las see jääb. Statistics alt - Estimates, Model Fit, Descriptives, Confidence intervals (95%), Collinearity diagnostics. Salvestame ka regressioonijäägid uue muutujana: Save Residuals Unstandardized. Pärast analüüsi läbiviimist tuleb selle uue, salvestatud muutujaga läbi viia normaaljaotuslikku test. Tulemused: a) Multikollineaarsuse statistikud koefitsientide tabelis: Kui Tolerance on alla 0.1, on tõenäoliselt tõsine probleem multikollineaarsusega, väärtused vahemikus 0.1-0.2 viitavad võimalikule problemaatilisusele; kui VIF on üle 10, siis on tõenäoliselt meie mudelis multikollineaarsus. b) Nüüd tasub koefitsientide tabelist vaadata, millised prediktorid ei ole statistiliselt olulised (kui kasutatud on Enter meetodit)
annaabi.ee 
