1樓：匿名使用者
vif小於0.05，沒有共線性。因子2和3對因變數有影響
spss多元線性回歸的結果怎麼解釋
2樓：燃燒無名的怒火
1代表步驟，b的係數，t是個檢驗的統計量，sig是p值，小於0.05，說明這個係數不為0.你這個都不知道，怎麼做出來的？找本教材？
spss新手求教相關性和逐步多元回歸問題！！！ 5
3樓：匿名使用者
計算方法不一樣啊
相關是沒有控制其他任何變數的
統計專業
spss 多元線性回歸結果中，係數模型下的1，b，t，sig.分別什麼意思。**等！！急求高手解答！！
4樓：匿名使用者
spss 多元線性回歸結果中，結果**列出了自變數的顯著性檢驗結果，結果輸出**中列出了回歸模型的偏回歸係數（b）及其標準誤（std.error），標準化偏回歸係數（beta），回歸係數檢驗的t統計量及其p值（sig.）。
係數模型下的1表示模型的序號。
1、t表示使用單樣本t檢驗的t值。
2、sig表示t檢驗的顯著性檢驗p值，小於0.05的則說明自變數對因變數具有顯著影響。
3、b表示各個自變數在回歸方程中的偏回歸係數，負值表示自變數對因變數有顯著的負向影響。
5樓：匿名使用者
1代表步驟，b的係數，t是個檢驗的統計量，sig是p值，小於0.05，說明這個係數不為0.
你這個都不知道，怎麼做出來的？找本教材？
多元線性回歸 spss中分析後 f值 與誰去比較呢？f下角0.05（ ，）括號裡的，逗號左邊的是回歸，還是殘差
6樓：
親~首先第乙個圖
r^2 為0.912 說明擬合優度非常好
第二個圖
其實你可以不看f的 看f還查表 麻煩的很呀 看sig. 為0.00 說明在5%的置信度下決絕原假設
也就是說f大於f靈界值
第三個圖
也是看最後一列 sig 都小於0.05 也就是說說明在5%的置信度下決絕原假設
這個模型擬合的很好 沒有任何問題
spss中回歸分析結果解釋，不懂怎麼看
7樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表回歸係數，標準化的回歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對回歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸係數的乙個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有乙個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的回歸係數是否顯著，每個自變數都有乙個對應的回歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表回歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的乙個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
8樓：匿名使用者
看coeffuenthesig即可，
spss回歸分析結果圖，幫忙看一下，麻煩詳細地解釋解釋
9樓：
r平方bai就是擬合優度指標，代表了回du歸平方和
zhi（方差分析表中的dao0.244）佔總平方和（方內差分析表中的0.256）的比例，也
10樓：張小妖
擬合程度：調整的r方，0.951，顯著；
方程的顯著性：anova方差檢驗（f檢驗），p值=0，方差不具有齊版性，說明變數存在權差異，適合回歸；
係數的顯著性檢驗：t檢驗：常數項的p值=0.956，接受常數項為0的原假設，方程的常數項為0；
x的係數檢驗p值=0，拒絕係數為0的原假設，變數x的係數為0.98.
11樓：匿名使用者
模型是顯著的
x也是顯著的
我替別人做這類的資料分析蠻多的
spss求助 回歸分析multiple regression中 如果分析了correlation 還需要解釋regression嗎 15
12樓：匿名使用者
相關和回歸是兩回事，不矛盾的，我替別人做這類的資料分析蠻多的
請高手幫忙分析下SPSS的多元線性回歸結果吧急啊
回歸模型總體顯著，通過f檢驗的 可知，同時各個自變數也都對因變數有顯著 作用，從最下面的表可知。但是回歸模型擬合效果很差，只有0.003，可以說非常差，建議你重新換乙個模型擬合看效果 所有變數都很顯著，但是擬合度比較差。請高手幫忙分析下spss的多元線性回歸結果吧 急啊 你的回歸方法是直接進入法 擬...
spss多元回歸分析出的F檢驗的Sig值為0 75，係數b的sig值有的大於0 1有的小於0 1，怎麼分析
模型總體檢驗和係數檢驗有一定關係，但是是兩種不同檢驗方法，我替別人做這類的資料分析蠻多的 spss多元線性回歸 f檢驗的sig值都小於0.05，但是t檢驗的sig均大於，也就是係數不可以用啊！怎麼辦！有乙個是0.006，應該也是可以接受的 f檢驗和t檢驗原本就不是一回事 我替別人做這類的資料分析蠻多...
SPSS中Logistic回歸分析結果常數項的OR值0 這
小小於0就是個保護性因素，先要看b值。如 你的子女個數是 1.094，那or值小於1的話就是個保護性因素，結論解釋就需要根據你賦值來下。請問 在spss中，有序logistic回歸分析的or值怎麼得出？或者是要手動算出嗎？用spssau可以檢視or值，同時輸出有智慧型文字分析 or值在spss裡面通...