SPSS单变量线性回归，SPSS线性回归分析结果的解释是什么

6个回答

匿名用户2024-01-29

从目前的成绩来看，确实不好。

虽然方差分析结果p很小，但主要是由于样本量大。其中有 238 个。

还有一个回归分析，常数项p=，可以去掉它。

让我们做一个散点图，看看。
匿名用户2024-01-28

这两个数据的调整拟合度太低，无法产生显著的线性关系。
匿名用户2024-01-27

对SPSS线性回归分析结果的解释是，首先看方差分析表对应的sig是否小于，如果小于，则表示整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig较大，则表示回归模型不显著，以下内容无需再看。

查看具体回归系数表中每个自变量对应的 SIG 值，如果 SIG 较小，则表示自变量对因变量有显著影响，对相反变量没有影响。

软件特点：

其最突出的特点是操作界面极其人性化，输出结果美观美观。它统一了几乎所有的功能。

首先，显示标准化界面，使用窗口窗口模式显示各种管理和分析数据方法的功能，对话框显示各种功能选项。

只要用户具备一定的Windows操作技能，熟练掌握统计分析原理，就可以使用软件服务于具体的科研工作。 SPSS采用类似Excel的方法进行数据输入和管理，数据接口比较通用，可以方便地从其他数据库读取数据。
匿名用户2024-01-26

SPSS线性回归分析对结果进行了解释。

一般来说，线性回归分析报告包括以下三个方面。

1. 模型摘要，它告诉我们模型的拟合程度。

2.方差分析，方差分析的本质是检测r平方是否显著大于零。

3.回归分析，回归系数**列出输出模型的偏差回归系数估计值，非标准化系数表示各变量的拟合系数。

回归**的自变量是否由研究者根据专业知识和经验结合统计结果确定。而不是仅仅基于统计结果，当自变量较多且需要对自变量进行筛选时，不同的筛选方法也会得到不同的结果。

SPSS的历史

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由斯坦福大学的三位研究生Norman Hull和Dale于1968年研发成功，同时成立了SPSS，并于1975年成立了法人组织，并在芝加哥设立了SPSS总部。

2009 年 7 月 28 日，IBM 宣布将以 12 亿美元现金收购统计分析软件提供商 SPSS。今天，SPSS 的最新版本是 25，它已重命名为 IBM SPSS Statistics。 SPSS 已经发展了 40 多年。
匿名用户2024-01-25

回归分析用于研究影响关系，本质上是研究自变量x和因变量y之间的影响关系。

1. 上传数据并选择线性回归。

2. 输入分析项目，然后单击“开始分析”。

3. 分析结果。

通过智能文本分析的输出，可以结合数据进行解释。
匿名用户2024-01-24

总结。如何计算多元线性回归模型在SPSS中，多元线性回归分析要求数据满足以下四个假设：（1）至少需要2个自变量，并且自变量相互独立（这次为6个）; （2）因变量是连续变量（本例中的输出是连续变量）; （3）数据具有方差同质性、无异常值、正态分布等特点（检验方法）; （4）自变量之间不存在多重共线性。

前两个假设可以根据实验设计直接判断; 假设（3）的检验已在上一教程中介绍，您可以通过单击“测试方法”来查看它。假设（4）的检验方法如下：1

单击“线性分析回归”。

如何在 SPSS 中计算多个线性回归模型。

如何计算多元线性回归模型在SPSS中，多元线性回归分析要求数据满足以下四个假设：（1）至少需要2个自变量，并且自变量相互独立（这次为6个）; （2）因变量是连续变量（本例中的输出是连续变量）; （3）数据具有方差同质性、无异常值、正态分布等特点（检验方法）; （4）自变量之间不存在多重共线性。前两个假设可以根据实验设计直接判断; 假设（3）的检验已在上一教程中介绍，您可以通过单击“测试方法”来查看它。

假设（4）的检验方法如下：1单击“线性分析回归”。

2.在自变量框中选择自变量（如pH），在因变量框中选择生产，然后单击统计数据。

3.在统计信息窗口中，选择“共线性诊断”，单击“继续”，然后单击主页上的“确定”。

4.当VIF值大于等于10时，我们认为变量之间存在严重的共线性，当VIF值小于10时，我们认为数据基本符合多元线性分析的假设（4），即不存在多重共线性问题。