1樓：匿名使用者
根據f值判斷。spss輸出的**中「f」即樣本的計算結果。之後考慮顯著性檢驗的臨界值α和f統計量的自由度，在f檢驗表中查詢f的臨界值（下表是α=0.
1的f臨界值表，如果α設定為0.05或0.01則應查詢對應的f檢驗表）。
最後，將spss計算出的f值與f臨界值比較，若大於臨界值則可以說在α的意義下結果顯著，否則不顯著。
2樓：地平線
顯著性檢驗主要看t值和p值，在spss顯示的結果中，significance是顯著性的意思，sig即代表p值，以上結果p均大於0.05，表明不存在統計學差異。
spss多元非線性回歸方程，方程已經得到，如何檢驗方程的顯著性和回歸係數的顯著性，求大神告知！非常感謝
3樓：呂秀才
你在計算求得非線性回歸方程的過程中 就會得出 顯著性和回歸係數這些的
4樓：匿名使用者
看sig啊
小於0。05
5樓：匿名使用者
可以在regression裡面操作
spss回歸分析t、f值分別代表什麼呀？
6樓：統御近距離
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義
t值是對每個自變數進行乙個接乙個的檢驗（logistic回歸），看其beta值，即回歸係數是否有意義
f和t的顯著性均為0．05，
回歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss回歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、回歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox回歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。2023年，史丹福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
擴充套件資料：
原理：這種表示取決於變數y中可由控制變數x解釋的變化百分比。
決定係數不等於相關係數的平方。這個和相關係數之間的區別是如果你去掉｜，r｜等於0和1，
由於r2
決定係數：在y的平方和中，x引起的平方和所佔的比例為r2
相關程度由決定係數的程度決定。
在多元回歸分析中，決定係數為路徑係數的平方。
表示式：r2＝ssr／sst＝1－sse／sst
其中：sst＝ssr＋sse，sst （total sum of squares）為總平方和，ssr （regression sum of squares）為回歸平方和，sse （error sum of squares） 為殘差平方和。
7樓：匿名使用者
t值、f值都是判斷顯著性的過程值，重點看p值即可。
f值用於判定模型中是否自變數x中至少有乙個對因變數y產生影響,如果呈現出顯著性（看p值）,則說明所有x中至少乙個會對y產生影響關係。
t值用於判斷每個自變數的顯著性，如果顯著則說明該變數對模型有顯著影響。
可是使用spssau進行分析，直接得出文字結果及標準格式資料。
8樓：匿名使用者
r表示的是擬合優度，它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。但是，你的r值太小了。
t的數值表示的是對回歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是回歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
如果，你只改r值，我想是可以看的出來的。你的f的值和t的值都是有問題的，如果只改r值，怎麼可能在f的值和t的值都不合理的情況下，擬合優度卻突然變的很高。
9樓：陶李昶
首先r太小
f值是整個回歸模型的顯著性
t是各個自變數的顯著性
你這裡沒有給出各個自變數的，你可以把裡面的回歸不好的自變數剔除掉再回歸試試
另外sig太大了，你這模型是無效的
10樓：我是老才不壞
你這是**的問題。給你找個人，你問他吧。巴菲特股神巴菲特，想必你對這個人是知道的。你請他吃頓飯，然後和他切磋交流**那個是大神的，什麼都知道。
11樓：謙瑞資料論壇
1、r方是代表擬合度的，一般而言，財務資料或者經濟類資料，擬合度要到50%才算是擬合較好，你的這個運算結果r方只有0.171，即擬合只有17.1%，擬合是不太好的。
2、線性回歸運算結果中的anova分析，本質上是檢驗整個回歸方程是否顯著，即整體而言，參與本次研究的自變數是否可以顯著影響因變數。按照你的運算結果，anova檢驗得出的f值和p值結果不好，p>0.05，意味著整體而言，你的模型無效，即自變數不能顯著影響因變數。
3、回歸係數表coefficients，裡面的t檢驗是檢驗回歸係數是否顯著的，即某乙個自變數是否可以顯著影響因變數，是通過t檢驗實現的；前面的anova中的f檢驗是檢驗整體而言所有自變數是否可以顯著影響因變數的。按照你的資料，只有「自然人持股比例」的回歸係數通過了t檢驗，p=0.031<0.
05，但是僅僅只有這乙個自變數顯著影響因變數是沒有多大作用的，因為結合擬合度不好，且整體回歸方程不顯著（f檢驗沒通過），你建立的這個回歸方程是無效的。
怎麼用spss檢驗兩組資料的差異是否顯著
12樓：匿名使用者
首先,分別把這兩組資料分別設為x和y，開啟spss，點選左下角的variable view選項卡，在name列那裡的第一行輸y，第二行輸x，返回data view選項卡，輸入對應的資料
然後，進行資料分析（依次點選analyze——regression——linear），分別把y和x選進各自的對話方塊（最上面的那個是y，下面的那個是x），然後按ok，在輸出視窗中看到coefficients這個表，然後看最右邊的那個sig列，看x對應的sig值，若這個sig值比你之前所設定的a值大(a值也就是顯著性水平)，則認為這兩組數不存在顯著性差異，若這個sig值比你之前所設定的a值小，則認為這兩組數存在顯著性差異。舉個例子，如果你預先設定的a=0.05，求得的sig=0.
000，則0.000<0.05，故應拒絕原假設（原假設一般為設它們之間無差異），認為這兩組數有顯著性差異
13樓：吧友
檢驗方式：
給出了兩組各 10 名品酒員對一批白葡萄酒和一批紅葡萄酒的品評結果， 以及這兩批葡萄酒的相應理化指標及釀酒葡萄的相應成分指標。 對兩組品酒員評判結果應用 t-檢驗分析判斷兩組評判結果的差異性。
根據成對雙樣本均值分析取每組品酒員對某種酒的樣本評分的平均值進行 t-檢驗分析， 得出兩組評判員對某種葡萄酒的評判結果雙尾概率 p， 通過其與顯著性概率 0.05 的大小， 從而判斷出兩組品酒員對同一種酒的顯著性差異。
由圖可看出， 對紅葡萄酒的評價雙尾概率 p＝0.010346、 對白葡萄酒的雙尾概率 p＝ 0.0141， 兩者均小於 0.
05， 所以兩組品酒員對葡萄酒的評價結果有顯著性差異。
1、spss是世界上最早的統計分析軟體，由美國史丹福大學的三位研究生norman h. nie、c. hadlai (tex) hull 和 dale h.
bent於2023年研究開發成功，同時成立了spss公司，並於2023年成立法人組織、在芝加哥組建了spss總部。
2、2023年7月28日，ibm公司宣布將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商spss公司。如今spss的最新版本為25，而且更名為ibm spss statistics。迄今，spss公司已有40餘年的成長歷史。
14樓：匿名使用者
迴歸係數的顯著性檢驗，迴歸係數顯著性比較
迴歸係數的顯著性檢驗相當於檢驗相應的xi對h是否起作用。依據試驗觀測值按 5.15 式計算t值，按給定的顯著水平 查得t 2 m n 1 然後對計算的t值和查得的t 2進行比較確定其顯著性。水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動 式中，cjj為矩陣a的逆矩陣主對角線上的元素。如果水分在季節性非飽和凍融土...
spss軟體相關性分析結果看不懂誰能幫幫忙，解釋一下
那幾個你都用筆塗皇的就是顯著相關的啊 不是都兩顆星了麼 我是spss初學者 不一定相信我的 呵呵 spss相關性分析結果看不懂，幫忙解釋下 謝了 在這個圖表中，你說的r值就是皮爾遜相關係數 pearson correlation r 0 代表兩變數正相關，r 0代表兩變數負相關。r 大於等於0.8時...
如何用SPSS作實驗組與對照組的顯著性分析
如果是我，先做乙個重複測量方差分析，15天作被試內變數，各組做被試間變數。如果你真的只想每天的資料做乙個差異，難道做15個anova？如何用spsss分析實驗組和對照組的顯著性 200 是的，x sd就是均值加減標準差。其實你問得都是如何分析顯著性的問題，由於你這是兩組，可以採用t檢驗中的成對檢驗。...