spss多元回归结果怎么看
答：在解读SPSS回归分析结果时，我们首先需要关注模型的拟合优度，如R方值。R方表示模型解释因变量变异的百分比，其值越接近1，说明模型拟合效果越好。例如，若R方为0.8，则意味着自变量能够解释因变量80%的变异。同时，我们还应查看调整R方，以考虑模型中自变量数量对拟合优度的影响。接下来，要仔细检查回...
答：1、首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。2、其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。3、这个在一般做...
答：SPSS回归分析的查看方式如下：回归模型的拟合度：查看模型摘要表格中的R²（决定系数），以评估模型对数据的拟合程度。回归系数：在回归系数表格中，可以查看每个自变量的回归系数（B值）、标准误差（Std. Error）以及相关的显著性水平（Sig.）。回归系数表示自变量与因变量之间的关系，正值表示正相关，...
答：回归分析是一种用来探究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。在SPSS的回归分析输出结果中，我们会看到t值和F值，这两个值都是帮助我们理解回归模型的重要工具。t值：在回归模型中，每个自变量都有一个对应的t值，这个值反映了该自变量对因变量的影响程度。t值的绝对值越大，说明这个自变量对因...
答：回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告 然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验 ...
答：如果不显著，则应剔除该变量。第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度 结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。第四步：写出模型公式 第五步：对分析进行总结 SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。
答：第一步：首先对模型整体情况进行分析 包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。第二步：分析X的显著性 分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度 结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。
答：总结来看，模型公式为：当前工资=-41.634 + 0.425*起始工资 + 6.176*受教育年限-0.051*工作经验 + 29.819*职位等级（案例数据分析结果仅供参考）。上图为残差正态分布图（P-P图），由上图可以看出残差的分布符合大致正态分步。说明回归结果就数据而言是较为可靠的。
答：SPSSAU结果如下：（1）最终模型中只保留了人口、文盲率，人口、文盲率对犯罪率的影响有统计学意义（t=2.808，p=0.007；t=6.978，p＜0.01）；面积、收入、高中毕业率、霜冻天数不在模型内，说明这4个自变量对犯罪率的影响无统计学意义。由标准化回归系数可知，对犯罪率的影响，相对而言是文盲率比...
答：回归分析：研究影响关系如何，有没有影响关系，影响关系如何。相关分析是研究有没有关系，回归分析是研究影响关系。明显地，相关分析是基础，然后再进行回归分析。首先需要知道有没有相关关系；有了相关关系，才可能有回归影响关系；如果没有相关关系，是不应该有回归影响关系的。因而从分析角度，应该先进行...
网友评论：
公畅13144501294：
spss多元线性回归分析的结果怎么看 -
22222雍诸
： 多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义, 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行
公畅13144501294：
请教spss回归分析结果解读 -
22222雍诸
： 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了.其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意.第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
公畅13144501294：
spss回归分析结果图,所有的分都在这里了~特别是显著性、拟合度之类的,要怎么看? -
22222雍诸
：[答案] R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)...
公畅13144501294：
spss多元回归分析结果分析 -
22222雍诸
： 结果不可用. 关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表 就是模型整体的方差分析表,这个表示用来检验模型是否显著的,所以从你的表中可以看出,整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的,说明你这个模型根本就不显著,模型无效.这种情况下,其他的表格都没有意义了.从你的数据来看,你的数据都是属于增长率的数据,而不是绝对值数据,所以我建议你采用其他的非线性模型试一下.或者将数据进行一下转换,再进行回归看效果,这个需要一个尝试的过程
公畅13144501294：
SPSS中回归分析结果解释,不懂怎么看 -
22222雍诸
：[答案] 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差.T值...
公畅13144501294：
多元线性回归 spss如何结果分析 -
22222雍诸
： 如果你做的是多元回归 看beta那列数据 绝对值越大影响越大 正负号是影响的方向
公畅13144501294：
运用SPSS多元线性回归分析得到下面结果,该怎么分析? -
22222雍诸
： 看回归系数对应的 sig值,若小于0.05,说明 该自变量对因变量具有显著营销,反之没有影响
公畅13144501294：
二次回归分析的结果在spss中怎么分析 -
22222雍诸
： 前面的几个表是回归分析的结果,主要看系数0.516,表示自变量增加一个单位,因变量平均增加0.516个单位.后面的sig值小于0.05,说明系数和0的差别显著.还要看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化. 最后一个图表明,残差服从正态分布. 希望对你有帮助,统计人刘得意
公畅13144501294：
用spss怎么做多元回归分析结果分析 -
22222雍诸
： 确定好你的自变量和因变量,然后在spss分析里面,把对应变量移入对话框 点确定 就出来结果了
公畅13144501294：
急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. -
22222雍诸
： 一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归. 现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程拟合的好坏,看R方和...
