spss回归分析结果解读 SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看
spss\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7ed3\u679c\u600e\u4e48\u5f97\u51fa\u56de\u5f52\u7ed3\u679c\u5982\u4f55\u62a5\u544a\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c
\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u4ee5\u4e0b\u51e0\u90e8\u5206\uff1a1\uff09\u56de\u5f52\u6a21\u578b\uff1b2\uff09\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\uff1b3\uff09\u56e0\u53d8\u91cf\u548c\u81ea\u53d8\u91cf\u7684\u7279\u5f81\uff1b4\uff09\u81ea\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u7cfb\u3002\u5176\u4e2d\uff0c1\u548c2\u662f\u5fc5\u987b\u8be6\u7ec6\u62a5\u544a\u7684\u57fa\u672c\u4fe1\u606f\uff1b\u800c3\u548c4\u5219\u53ef\u4ee5\u6839\u636e\u5177\u4f53\u60c5\u51b5\u800c\u8be6\u7565\u5404\u5f02\u7684\u8f85\u52a9\u4fe1\u606f\u3002\u4ee5\u4e0b\u5206\u522b\u8ba8\u8bba\u4e4b\u3002
\u5982\u4f55\u63cf\u8ff0\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u548c\u56de\u5f52\u7cfb\u6570
\u5148\u7b80\u5355\u8bb2\u4e00\u4e0b\u4e00\u5143\u56de\u5f52\u3002\u4e00\u5143\u56de\u5f52\uff0c\u5373\u53ea\u6d89\u53ca\u4e00\u4e2a\u81ea\u53d8\u91cf\uff08\u5982X\uff09\u3002\u8fd9\u79cd\u6a21\u578b\u5728\u793e\u4f1a\u79d1\u5b66\u4e2d\u65e2\u5f88\u5c11\u89c1\uff08\u4e00\u4e2a\u5e38\u89c1\u7684\u4f8b\u5916\u662f\u65f6\u95f4\u5e8f\u5217\u5206\u6790\u4e2d\u4ee5\u65f6\u95f4\u4e3a\u81ea\u53d8\u91cf\u5206\u6790\u56e0\u53d8\u91cf\u7684\u957f\u671f\u8d8b\u52bf\uff09\uff0c\u4e5f\u5f88\u5bb9\u6613\u62a5\u544a\u3002\u4e00\u822c\u4e0d\u9700\u7528\u8868\u683c\uff0c\u53ea\u987b\u5199\u4e00\u53e5\u8bdd\uff08\u5982\u201c\u81ea\u53d8\u91cfX\u7684b = ?\uff0cstd = ?, Beta = ?\u201d\uff09\u6216\u7ed9\u4e00\u4e2a\u516c\u5f0f\uff08\u5982\u201cY = ? + ?b, where std = ?, Beta = ?\u201d\uff09\u5c31\u8db3\u591f\u4e86\u3002\u5982\u679c\u4e00\u9879\u7814\u7a76\u4e2d\u6709\u591a\u4e2a\u4e00\u5143\u56de\u5f52\u5206\u6790\uff0c\u90a3\u4e48\u5c31\u5e94\u8be5\u4e5f\u53ef\u4ee5\u7528\u4e00\u4e2a\u8868\u683c\u6765\u62a5\u544a\uff08\u53c2\u52a0\uff1f\uff09\uff0c\u4ee5\u4fbf\u4e8e\u8bfb\u8005\u5bf9\u5404\u6a21\u578b\u4e4b\u95f4\u4f5c\u6bd4\u8f83\u3002
\u63a5\u4e0b\u6765\u4e13\u95e8\u8bb2\u591a\u5143\u56de\u5f52\u3002\u7531\u4e8e\u5176\u6d89\u53ca\u8bf8\u591a\u53c2\u6570\uff0c\u6709\u7684\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u3001\u6709\u7684\u914c\u60c5\u800c\u5b9a\u3001\u6709\u5b8c\u5168\u4e0d\u5fc5\uff0c\u4e3a\u4e86\u4fbf\u4e8e\u8bf4\u660e\uff0c\u6211\u6309SPSS\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7684\u8f93\u51fa\u7ed3\u679c\uff08\u5176\u5b83\u7edf\u8ba1\u8f6f\u4ef6\u5927\u540c\u5c0f\u5f02\uff09\uff0c\u505a\u4e86\u4e00\u4e2a\u5982\u4f55\u62a5\u544a\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u548c\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\u7684\u4e00\u89c8\u8868\uff08\u8868\u4e00\uff09\u3002\u5982\u8868\u6240\u793a\uff0c\u6211\u5c06\u5404\u79cd\u53c2\u6570\u5206\u6210\u201c\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u201d\u3001\u201c\u5efa\u8bae\u62a5\u544a\u201d\u3001\u201c\u4e00\u822c\u4e0d\u5fc5\u201d\u548c\u201c\u5b8c\u5168\u4e0d\u5fc5\u201d\u56db\u7c7b\u3002\u6211\u7684\u5206\u7c7b\u6807\u51c6\u6765\u81ea\u4e8e\u516c\u8ba4\u7684\u5047\u8bbe\u68c0\u9a8c\u6240\u6d89\u53ca\u7684\u56db\u4e2a\u65b9\u9762\uff0c\u5373\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u5173\u7cfb\u7684\u663e\u8457\u6027\u3001\u5f3a\u5ea6\u3001\u65b9\u5411\u548c\u5f62\u5f0f\uff08\u8be6\u89c1\u201c\u89e3\u91ca\u53d8\u91cf\u5173\u7cfb\u65f6\u5fc5\u987b\u8003\u8651\u7684\u56db\u4e2a\u95ee\u9898\u201d\u4e00\u6587\uff09\u3002\u4e5f\u5c31\u662f\u8bf4\uff0c\u6bcf\u4e2a\u53c2\u6570\u7684\u53d6\u820d\uff0c\u5e94\u8be5\u800c\u4e14\u53ef\u4ee5\u7531\u5176\u662f\u5426\u63d0\u4f9b\u4e86\u4e0d\u91cd\u590d\u7684\u663e\u8457\u6027\uff08\u5373Sig\uff09\u3001\u5f3a\u5ea6\uff08B\u6216Beta\u7684\u503c\uff09\u3001\u65b9\u5411\uff08B\u6216Beta\u7684\u7b26\u53f7\uff09\u548c\u5f62\u5f0f\uff08\u81ea\u53d8\u91cf\u7684\u8f6c\u6362\uff09\u4fe1\u606f\u800c\u5b9a\u7684\u3002
\u8868\u4e00\u3001\u5982\u4f55\u62a5\u544a\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u548c\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\u4e4b\u4e00\u89c8\u8868
\u6ce8\u91caSPSS\u7ed3\u679c\u51fa\u5904\u662f\u5426\u62a5\u544a\u5982\u4f55\u62a5\u544a
\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u90e8\u5206
R\u56e0\u53d8\u91cf\u4e0e\u6240\u6709\u81ea\u53d8\u91cf\u7684\u590d\u5408\u76f8\u5173\u7cfb\u6570Model Summary\u8868\u5b8c\u5168\u4e0d\u5fc5
R SquareR\u7684\u5e73\u65b9\u503cModel Summary\u8868\u4e00\u822c\u4e0d\u5fc5
Adjusted R SquareR\u5e73\u65b9\u7684\u4fee\u6b63\u503cModel Summary\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
Std Error of the Estimate \u56e0\u53d8\u91cf\u9884\u6d4b\u503c\u7684\u6807\u51c6\u8bef\u5dee(\u6ce81)Model Summary\u8868\u5efa\u8bae\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
Sum of Squares\u603b\u79bb\u5deeANOVA\u8868\u5b8c\u5168\u4e0d\u5fc5
df\u81ea\u7531\u5ea6ANOVA\u8868\u5b8c\u5168\u4e0d\u5fc5
Mean Square\u5e73\u5747\u79bb\u5deeANOVA\u8868\u5b8c\u5168\u4e0d\u5fc5
F\u6a21\u578bF\u503cANOVA\u8868\u4e00\u822c\u4e0d\u5fc5
Sig.F\u503c\u7684\u663e\u8457\u6c34\u5e73ANOVA\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
N \u6a21\u578b\u7684\u4e2a\u6848\u6570(\u6ce82)ANOVA\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\u90e8\u5206
Unstandardized Coefficients (B)\u975e\u6807\u51c6\u5316\u7cfb\u6570Coefficients\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
Unstandardized Coefficients (Std. Error)B\u7684\u6807\u51c6\u8bef\u5deeCoefficients\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
Standardized Coefficients (Beta)\u6807\u51c6\u5316\u7cfb\u6570Coefficients\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
t= B / Std. ErrorCoefficients\u8868
Sig.t\u503c\u7684\u663e\u8457\u6c34\u5e73Coefficients\u8868\u5fc5\u987b\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
95% Confidence Interval for B (Lower Bound)B\u7684\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\uff08\u4e0b\u9650\uff09 Coefficients\u8868(\u6ce83)\u5efa\u8bae\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
95% Confidence Interval for B (Upper Bound)B\u7684\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\uff08\u4e0a\u9650\uff09 Coefficients\u8868(\u6ce83)\u5efa\u8bae\u62a5\u544a\u89c1\u8868\u4e8c
\u6ce81\uff1a\u56e0\u53d8\u91cf\u9884\u6d4b\u503c\u7684\u6807\u51c6\u8bef\u5dee\u63cf\u8ff0\u4e86\u8be5\u6a21\u578b\u7684\u7cbe\u786e\u5ea6(precision)\uff0c\u5982\u8868\u4e8c\u4e2d\u7684\u56e0\u53d8\u91cf\u662f\u5f53\u524d\u5e74\u85aa\uff0c\u5176\u9884\u6d4b\u8bef\u5dee\u4e3a\uff1f\uff0c\u5373\u5982\u679c\u7528\u8be5\u6a21\u578b\uff08\u5305\u62ec\u8d77\u85aa\u3001\u5de5\u9f84\u548c\u6027\u522b\u4e09\u4e2a\u81ea\u53d8\u91cf\uff09\u53bb\u9884\u6d4b\u6761\u4ef6\u76f8\u540c\u7684\u4f01\u4e1a\u4e2d\u7684\u5458\u5de5\u5e74\u85aa\uff0c\u5219\u53ef\u4ee5\u77e5\u9053\uff1f\u3002\u8fd9\u79cd\u4fe1\u606f\u65e0\u6cd5\u4ece\u6a21\u578b\u7684\u5176\u5b83\u53c2\u6570\uff08\u5982R\u5e73\u65b9\u6216\u5176\u4fee\u6b63\u503c\u3001\u663e\u8457\u6c34\u5e73\u3001\u5404\u81ea\u53d8\u91cf\u7684B\u6216Beta\uff09\u4e2d\u5f97\u77e5\u3002
\u6ce82\uff1a\u5982\u679c\u56e0\u53d8\u91cf\u548c\u6240\u6709\u81ea\u53d8\u91cf\u90fd\u6ca1\u6709\u7f3a\u7701\u503c\uff0c\u90a3\u4e48\u6a21\u578b\u7684\u4e2a\u6848\u6570\u5c31\u7b49\u4e8e\u6837\u672c\u6570\u3002\u4f46\u53d8\u91cf\u5e38\u6709\u7f3a\u7701\u503c\uff0c\u8fd9\u65f6\u6a21\u578b\u7684\u4e2a\u6848\u6570\u5c31\u4f1a\u5c0f\u4e8e\u6837\u672c\u6570\u3001\u6709\u65f6\u4e24\u8005\u76f8\u5dee\u5f88\u5927\uff08\u5f53\u7136\u662f\u4e2a\u4e25\u91cd\u95ee\u9898\uff09\uff0c\u6240\u4ee5\u4e00\u5b9a\u8981\u62a5\u544a\u524d\u8005\u3002SPSS\u5e76\u4e0d\u76f4\u63a5\u663e\u793a\u8be5\u4fe1\u606f\uff0c\u4f46\u5f88\u5bb9\u6613\u8ba1\u7b97\uff0c\u7b49\u4e8e ANOVA\u8868\u4e2d\u7684Total df + 1\u5c31\u662f\u4e86\u3002RegressionStatistics
\u6ce83\uff1aB\u7684\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\uff0c\u662f\u7528\u6765\u68c0\u9a8cB\u7684\u663e\u8457\u6c34\u5e73\u7684\u53e6\u4e00\u5de5\u5177\uff08\u5982\u679c\u4e0a\u3001\u4e0b\u9650\u4e4b\u95f4\u5305\u542b\u4e860\uff0c\u8bf4\u660eB\u572895%\u7684\u6c34\u5e73\u4e0a\u4e0d\u663e\u8457\uff09\uff0c\u4ee5\u5f25\u8865t\u68c0\u9a8c\u53ca\u5176Sig\u503c\u7684\u4e0d\u8db3\u3002\u8fd9\u662f\u4e00\u4e2a\u7ecf\u5178\u53c8\u6709\u590d\u6742\u7684\u95ee\u9898\uff0c\u53eb\u505aNull Hypothesis Significance Test (NHST)\uff0c\u672c\u6587\u4e0d\u505a\u8be6\u8c08\u3002\u6709\u5174\u8da3\u7684\u8bfb\u8005\u53ef\u4ee5\u53c2\u89c1\u6709\u5173\u7f51\u9875\uff08R. C. Fraley; D. J. Denis\uff09\u3002SPSS\u4e0d\u76f4\u63a5\u7ed9\u51faB\u7684\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\uff0c\u9700\u8981\u5728\u201cStatistics\u201d\u4e00\u9879\u4e2d\u8981\u6c42\u6dfb\u52a0\u3002\u5982\u53f3\u56fe\u6240\u793a\uff0cSPSS\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7684\u8f93\u51fa\u7ed3\u679c\u4e2d\uff0c\u5185\u5b9a\u53ea\u663e\u793a\u201cEstimates" \u548c"Model fit"\u4e24\u9879\uff08\u5373\u4f1a\u4ea7\u751f\u8868\u4e00\u4e2d\u9664\u4e86\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\u4e4b\u5916\u7684\u5176\u5b83\u5404\u9879\u53c2\u6570\uff09\u3002\u5efa\u8bae\u52a0\u9009\u201cConfidence intervals\u201d\u3002
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[\u8f6c\u8f7d]\u5982\u4f55\u62a5\u544a\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c
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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。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。
说明一下各个符号，constant的意思是常量，实际上就是回归方程的截距，也就是自变量为0时因变量的取值，如果你的方程是标准化的，且因变量是正态分布的，那么常量会变成0，也就是没有截距。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值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
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
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
标准误表示由于抽样误差所导致的实际值和回归估计值的偏差大小，标准误越小，回归线的代表性越强
希望对您有用
R=0.641，说明拟合效果还行，其概率小于0.05，说明方程系数不全为零；各个自变量sig.小于0.05的说明自变量对因变量有显著影响，影响正负你要看系数正负；相反，各个自变量sig.大于0.05的说明自变量对因变量无显著影响。
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