Juurde tulevad mitmed muud protseduurid, mis ennekõike puudutavad eelduste täidetust. Tuleb tähele panna, mis meetodi abil regressioon läbi viiakse: Enter kõik muutujad pannakse sisse samal ajal. Muutujate valik peab olema teoreetiliselt põhjendatud; Stepwise programm valib välja, millised prediktoritest lisatakse mudelisse, ja teeb seda järjestikuselt (prediktori ennustusvõime järgi); Remove programm võtab prediktoreid välja; Backward programm võtab järjest kõiki prediktoreid hõlmavast mudelist välja nõrgema ennustusvõimega prediktoreid; 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:
Dependent Variable on sõltuv muutuja ning Covariates on prediktorid; standartne meetod on „Enter“. o Enter – kõik muutujad pannakse sisse samal ajal. Muutujate valik peab olema teoreetiliselt põhjendatud; o Stepwise – programm valib välja, millised prediktoritest lisatakse mudelisse, ja teeb seda järjestikuselt (prediktori ennustusvõime järgi); o Remove – programm võtab prediktoreid välja; o Backward – programm võtab järjest kõiki prediktoreid hõlmavast mudelist välja nõrgema ennustusvõimega prediktoreid; o Forward – programm alustab kõige tugevamale prediktoritele nõrgemate prediktorite lisamist. Kollineaarsust saab testida ka Collineary diagnosticsiga – kui selle tolerance näitaja on <0,1 või VIF>10, on tegemist problemaatilisel tasemel prediktorite-vahelise seotusega.
sellek Enter, mis tähendab, et kõik muutujad lisatakse analüüsi korraga. Las see valik olla ka siin analüüsis. Kui teie prediktorite seas on kategoorilisi väärtusi, siis nad tuleb analüüsis välja tuua: Categorical, lisage sinna kõik kategooriat väljendavad tunnused. Viige analüüs läbi. Tulemuseks saate mitmeid tabeleid. Alljärgnev tabel näitab, kui mitu protsenti ennustas SPSS õigesti suitsetamist, kui ennustati ainult konstandi põhjal (st prediktoreid arvestamata). Selles näites: 86.9%. Järgmised kaks tabelit (Variables in the Equation) näitavad mudeli headust, kui prediktoreid pole lisatud; Variables not in the Equation ütleb meile, milliste prediktorite lisamisel tekiks ennustatavas muutujas statistiliselt oluline erinevus. Teisisõnu, teine tabel ütleb, milliste muutujate lisamisel paraneb mudeli ennustusvõime. Kui teise tabeli Overall Statistics näitaks, et Sig. On suurem kui
annaabi.ee 
