回归分析怎么看可能性 回归分析结果怎么分析
\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c\u600e\u4e48\u770b?\u9996\u5148\u6765\u8bf4\u660e\u5404\u4e2a\u7b26\u53f7\uff0cB\u4e5f\u5c31\u662fbeta\uff0c\u4ee3\u8868\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\uff0c\u6807\u51c6\u5316\u7684\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\u4ee3\u8868\u81ea\u53d8\u91cf\u4e5f\u5c31\u662f\u9884\u6d4b\u53d8\u91cf\u548c\u56e0\u53d8\u91cf\u7684\u76f8\u5173\uff0c\u4e3a\u4ec0\u4e48\u8981\u6807\u51c6\u5316\uff0c\u56e0\u4e3a\u6807\u51c6\u5316\u7684\u65f6\u5019\u5404\u4e2a\u81ea\u53d8\u91cf\u4ee5\u53ca\u56e0\u53d8\u91cf\u7684\u5355\u4f4d\u624d\u80fd\u7edf\u4e00\uff0c\u4f7f\u7ed3\u679c\u66f4\u7cbe\u786e\uff0c\u51cf\u5c11\u56e0\u4e3a\u5355\u4f4d\u4e0d\u540c\u800c\u9020\u6210\u7684\u8bef\u5dee\u3002T\u503c\u5c31\u662f\u5bf9\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\u7684t\u68c0\u9a8c\u7684\u7ed3\u679c\uff0c\u7edd\u5bf9\u503c\u8d8a\u5927\uff0csig\u5c31\u8d8a\u5c0f\uff0csig\u4ee3\u8868t\u68c0\u9a8c\u7684\u663e\u8457\u6027\uff0c\u5728\u7edf\u8ba1\u5b66\u4e0a\uff0csig<0.05\u4e00\u822c\u88ab\u8ba4\u4e3a\u662f\u7cfb\u6570\u68c0\u9a8c\u663e\u8457\uff0c\u663e\u8457\u7684\u610f\u601d\u5c31\u662f\u4f60\u7684\u56de\u5f52\u7cfb\u6570\u7684\u7edd\u5bf9\u503c\u663e\u8457\u5927\u4e8e0\uff0c\u8868\u660e\u81ea\u53d8\u91cf\u53ef\u4ee5\u6709\u6548\u9884\u6d4b\u56e0\u53d8\u91cf\u7684\u53d8\u5f02\uff0c\u505a\u51fa\u8fd9\u4e2a\u7ed3\u8bba\u4f60\u67095%\u7684\u53ef\u80fd\u4f1a\u72af\u9519\u8bef\uff0c\u5373\u670995%\u7684\u628a\u63e1\u7ed3\u8bba\u6b63\u786e\u3002
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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。
由上图可知，模型R²值为0.401，意味着平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。回归模型通过F检验(F=49.628，P<0.05)，说明至少一个变量会对满意度产生影响关系。
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。
可以看到，四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05，说明X对Y均有显著性影响关系。
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。
通过回归系数来看，模型中四个解释变量的B值分别为0.110、0.150、0.271、0.079。说明平台交互性，教学资源，课程设计，课程实施对满意度均呈现出显著的正向影响关系。
5
第四步：写出模型公式
模型公式为：满意度=1.600 + 0.110*平台交互性 + 0.150*教学资源 + 0.271*课程设计 + 0.079*课程实施
6
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。
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