关于回归分析结果（SPSS软件表格结果）请教统计高手
三因素的主效应、交互效应都不显著，说明三个因素不是影响因变量的主要元素。这样其他的就没有什么可报告的了。
你这个表格什么也没做出来，关键的指标都是空着没有结论
所以要么是你的数据本身有问题，得不出结论，要么是你的操作有误
我们一般做回归分析，只是说因变量跟自变量之间的关系，并没有因是量跟误差项成线性关系这种说法。你要考察模型有没有误差或者准确点来讲是，模型拟合得怎么样，应该做一个残差分析。
做法：在回归分析的住对话框内，打开统计量对话框，在残差栏那里选择任意一种分析方法或者两种都选都没关系。选D-W方法的话，若出来D值与2很相近的话证明此模型不行。
另外，你还可以在绘制出残差图来分析。
spss回归分析中,各类型曲线(比如s曲线)的回归方程是什么。
回答：这里面没有体现的。不是这个表格 我替别人做这类的数据分析蛮多的
spss回归分析结果图是什么意思?
非标准化系数（B）：非标准化回归系数。回归模型方程中使用的是非标准化系数。标准化系数（Beta）：标准化回归系数。一般可用于比较自变量对Y的影响程度。Beta值越大说明该变量对Y的影响越大 t值：t检验的过程值，回归分析中涉及两种检验（t检验和F检验），t检验分别检验每一个X对Y的影响关系，通过t...
回归分析spss步骤
第一步首先打开spss软件，输入数据点分析再点回归再点线性。第二步，选进预先设定的自变量和因变量进入对应的窗口(如图所示)。第三步，点击统计量再点击共线性诊断和DW统计量(如图所示)。第四步，点击绘制点选项目(如图所示)。第五步，点确定就可以在输出截面看到结果了。回归分析是解析注目变量和因于...
哪些因素会影响回归分析的结果准确性?
回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。然而，有许多因素可能会影响回归分析的结果准确性。以下是一些主要的因素：1.数据质量：数据的质量是影响回归分析结果准确性的最重要因素。如果数据存在缺失、错误或偏差，那么回归分析的结果就可能不准确。2.选择的变量：选择的自变量和因变量对...
spss回归分析步骤及结果分析
在执行SPSS回归分析时，应遵循以下步骤以确保分析的准确性和有效性：1. 启动SPSS分析工具：通过快捷方式打开SPSS分析工具，该工具在戴尔电脑上运行，操作系统为Windows 10。2. 切换至变量视图：在变量视图中添加六个变量，包括“姓名”（字符串类型）以及“M”、“C”、“E”、“S”和“R”（数字类...
SPSS多元线性回归的结果如何解读?
在“工资影响因素”的调查问卷中，调查了每个人的起始工资、工作经验、受教育年限、受雇月数、职位等级以及当前工资六个方面。目的是建立以当前工资为因变量的回归模型，并得出结论。模型结果 从上表可知，将起始工资,受教育年限,工作经验,职位等级作为自变量，而将当前工资作为因变量进行线性回归分析，从上...
用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊?
SPSS（全称：Statistical Product and Service Solutions）是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C.Hadlai (Tex) Hull和Dale H. Bent于1968年研发成功。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
相关因素logistic回归分析结果怎么看
对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。逐一分析X对于Y（相对于的对比项）影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，可结合OR值进一步分析影响幅度。总结分析结果。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于...
急求高手!关于SPSS的结果分析,四个表出来不懂得分析~
三、spss多元回归分析结果系数怎么看？spss多元回归分析结果系数看方法：在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。回归方程式^Y=bXa中之斜率b,称为回归系数，表X每变动一单位，平均而言，Y将变动...
急请帮忙解读下Excel回归分析结果中的R
RSquare是指模型拟合的精确度，越接近1，拟合程度越高，这里只有0.16，说明拟合程度很不好，这个模型选择的有问题 T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T> 2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。
弭卫艾力：[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)...
息烽县15196924468： 二次回归分析的结果在spss中怎么分析 - ？
弭卫艾力： 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
息烽县15196924468： spss 一元回归分析结果解读 - ？
弭卫艾力： R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们.总之,你的回归不好,建议换一个模型.
息烽县15196924468： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? - ？
弭卫艾力： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
息烽县15196924468： 请教spss回归分析结果解读 - ？
弭卫艾力： 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.
息烽县15196924468： 如何使用spss软件做有序分类变量的Logistic回归分析 - ？
弭卫艾力： 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简单的...
息烽县15196924468： 用SPSS作Logistic回归分析,结果能说明什么 - ？
弭卫艾力： 主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如因变量是高血压患病与否,随着自变量一得增...
息烽县15196924468： 怎样用SPSS做二项Logistic回归分析?结果如何解释 - ？
弭卫艾力： logit回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个).3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
息烽县15196924468： 怎么在spss上做层次回归分析 - ？
弭卫艾力： 用SPSS进行回归分析,实例操作如下:单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9所示.从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中.在方法即...
息烽县15196924468： 关于SPSS回归结果分析 - ？
弭卫艾力： 一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上. 二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显著的影响.而总经理持股量则不显著.因为sig值大于0.05. 之所以,模型不好,是因为你忽略了重要的影响因素. 但如果你只关注这两个自变量对因变量的影响,那么,结论已经出来了.目的达到了,所以,也说得过去. 希望对你有帮助,统计人刘得意
