如果在自变量和因变量之间的关系不是单向的，是双向的相互影响的关系，那么简单的线性回归就不能对这种关系进行检验，我们可以使用二阶最小二乘法，用其他的变量对自变量进行预测，用预测值再进行回归即可。下面我们用父母的受教育年限来预测受教育年限，然后再用预测值来进行回归。实质上是进行了两次回归。方法/步骤1/7分步阅读

在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression--2stages least squares

2/7

打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。

3/7

接舍篇着，和简单线性回归不同的就是我们要放入工具变量，也就是对上面的受教育年限进行预测的变量，这个变量包括：父母的受教育年限、年龄、种族。年龄和种族虽然不能预测受教育年限，但是他们在解释变量框中存在炼雁距，所以也需要在工具变量框中存在。而在解释变量中有、在工具框中没有的变量就是我们的工具变量要预测的变量

4/7

点击ok按钮，开始处理数据并输出结果。

5/7

第一个结果是对模型的描述，它告诉你各个变量都属泪常于什么变量

6/7

第二个结果就是方差分析，sig小于0.05说明回归效应显著，回归方程成立

7/7

这个表格是对变量系数的检验，根据sig值我们可以看变量是否对因变量有影响，结果证明只有年龄可以显著影响因变量

spss小二