SPSS一元以及二元回归分析结果的具体解读？第一张图片是一元回归，第二三张是多元的，可能有点不清楚

求大神SPSS帮忙看一下，这个分层回归分析后的结果是什么状况啊！~

分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。
分析时通常第一层放入基本个人信息题项或控制变量; 第二层放入核心研究项。使用SPSSAU在线spss分析结果显示如下：

R²：模型的解释力度
F 值：用于判断模型是否有意义，如果对应P值小于0.05说明模型有意义
△R²：模型变化时，R²值的变化情况
△F 值：模型变化时，F值的变化(该值不是直接F值相减)，如果对应P值小于0.05则说明模型变化有意义，具体可通过△R²查看模型解释力度变化情况，以及查看新增加的自变量的显著性情况。具体分析可结果智能文字分析，进行解读。

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。这个是前提，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方和调整的R方就可以了，R方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为0.618，调整的R方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定
Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的，sig的值=0.007 小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。
下面一个标准化回归系数 和非标准化回归系数 则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

多元回归分析和简单回归分析 的结果解读一模一样，有一定的顺序

首先看结果中的anova这个表格，如果这个里面的sig显著性大于0.05，说明你的回归模型不显著，其他的所有表格都没有意义了； 如果这个表的显著性＜0.05，说明回归模型有意义，此时再考虑其他表格。你的这两个截图中的anova的sig都小于0.05，说明回归模型是有效的。

第二 在第一步的表格有意义的前提下，看模型汇总表格里面的调整的R方，这个表示模型拟合的效果，理论上调整的R方值越接近1，模型的拟合效果越好，理论最大值是1，越接近0，效果越差。所以你可以自己判断，一般没有固定标准，但是如果是真实做研究，需要重复不同模型来提高调整的R方，看最终哪个模型的拟合度最好。
你的两个中，第一个的R方很差，表明可能需要采用其他非线性模型来重新拟合，第二个的R方尚可以接受。

第三 再是看系数表格。 其实从你上面截图中的系数表中可以看出来，自变量资产负债率不显著，可能不属于线性关系，而是一个曲线关系，所以你用这个回归分析是不正确的。
下面哪个截图显示不完全看不出来，你可以自己判断，判断依据是每个自变量系数对应的sig值是否小于0.05，小于0.05说明该自变量的影响显著可保留，大于0.05说明该自变量对因变量没有显著的线性影响。

百度有具体案例。

截图非常不清楚，没法看的

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道里区15874403264： SPSS一元以及二元回归分析结果的具体解读?第一张图片是一元回归,第二三张是多元的,可能有点不清楚 - ？
卓柄小儿： 多元回归分析和简单回归分析 的结果解读一模一样,有一定的顺序 首先看结果中的anova这个表格,如果这个里面的sig显著性大于0.05,说明你的回归模型不显著,其他的所有表格都没有意义了; 如果这个表的显著性 第二 在第一步的表格有意...

道里区15874403264： spss 一元回归分析结果解读 - ？
卓柄小儿： 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.

道里区15874403264： 二次回归分析的结果在spss中怎么分析 - ？
卓柄小儿： 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

道里区15874403264： 请教spss回归分析结果解读 - ？
卓柄小儿： 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.

道里区15874403264： 求高手分析SPSS一元线性回归结果 - ？
卓柄小儿： 从输出表看,这是个多元线性回归的分析结果啊! 第一列显示了有6个自变量(第一行是常数项),因变量是什么楼主没有显示出来. 第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数. 第三列是回归系数的标准误差. 第四列是标准化的回归系数,因为标准化了,所以没有常数项了. 第五列是对每个回归系数显著性检验的t值.通过与临界值对比可以判断哪些自变量是显著的. 第五列是各个自变量显著性P值,相比于第四列,看这个值做显著性检验更方便.这些值(常数项没必要考虑)都小于0.05,可以认为在0.05的显著水平下,这些自变量都是显著的. 另外,通过P值的大小,可以初步判断“interest”这个变量最显著,其次是GDP,也就是说,P值越小越显著.

道里区15874403264： 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. - ？
卓柄小儿： 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...

道里区15874403264： 怎样用SPSS做二项Logistic回归分析?结果如何解释 - ？
卓柄小儿： 二元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.虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响.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

道里区15874403264： 如何报告回归分析的结果 - ？
卓柄小儿： 回归分析的结果可以分为以下几部分:1)回归模型;2)回归系数;3)因变量和自变量的特征;4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.以下分别讨论之. 如何描述...

道里区15874403264： spss多元回归分析结果分析 - ？
卓柄小儿： 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

道里区15874403264： 用spss怎么做多元回归分析结果分析 - ？
卓柄小儿： 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