SPSS在犯罪学研究中的应用——以刑事发案率的多(5)

　　根据主成分分析的参数估计及其假设结果，我们可以判断其是否有学意义。具体见表11。

表  SEQ 表 \* ARABIC 11 主成分回归分析的参数估计及其假设检验结果

　　表11显示常数项、 、 均有统计学意义，即 和 对应变量都有作用。由此我们可以写出其线性回归方程（方程3）：

　　将公式 、 （方程1）的表达式代入上述回归方程，得到应变量 与标准自变量 的线性回归方程（方程4）：

　　 244.877+23.4442 +22.47556 +23.49394 +21.26501

　　根据标准自变量和原自变量之间的关系，可以将标准自变量还原为原自变量。将方程2代入方程4，即得到应变量y与原自变量之间的线性回归方程：

　　[1] 杨家騄，《犯罪统计学》，第215-221页，中华书局，1969.

　　[2] 高树桥等，《犯罪调查及其统计方法》，第299-302页，群众出版社，1986.

　　[3] 朱景文，《中国发展报告》，导论部分，中国人民大学出版社，2007.