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。
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
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
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spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定。
扩展资料：
13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源：百度百科-spss
你可以先看它们的相关程度，做相关性检验。相关程度大于0.5基本可以
然后做最小二乘回归 看P值 小于0.05为有线性关系 R^2 越高越好 基本上为0.8 、0.9最佳
D.W值（需查表）。以上三个指标ok的话 就说明这个公式D=系数A+系数B+系数C+e显著 然后就可以分析了
建议用eviews
找本计量经济学的书照着弄吧 同学~~~
统计可以用很科学很复杂的方式去处理，也可以简单化的处理，主要看你数据的用途，如果不是需要发表论文之类，可以按以下简单方式来操作，spss的回归过程，已经包含了验证。
1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好。
2、点analyze--regession--linear，在弹出框里，把变量D选定在dependent里，其他3个因子选到independent里。method里就用默认的enter。如果不需要看其他统计或验证的，直接点ok。结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距。因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数。 最后公式可以通过看B值那列，A、B、C变量对应的B值为系数，分别相乘，最后加上constant常数值即可。
SPSS怎么看回归分析?
SPSS回归分析的查看方式如下：回归模型的拟合度：查看模型摘要表格中的R²（决定系数），以评估模型对数据的拟合程度。回归系数：在回归系数表格中，可以查看每个自变量的回归系数（B值）、标准误差（Std. Error）以及相关的显著性水平（Sig.）。回归系数表示自变量与因变量之间的关系，正值表示正相关，...
SPSS数据怎么进行线性回归分析?
1、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。2、然后在打开的窗口中，将因变量和自变量分别放入相应的框中，如下图所示。3、接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。4、接着点...
SPSS怎么进行回归分析?
1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点\/点状】。3、选...
spss如何回归分析?
spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3...不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.216X4+0.112X5-0.318X6。如果进行主成分分析之后又要进行回归分析，应该是用提取出来的主因子作为自变量进行计算的，回归是只能有一...
什么是SPSS的分层回归分析??
1. 分层回归分析是一种模型比较的方法，它通过比较不同模型中预测变量所解释的变异量来评估变量的重要性。在分层回归中，自变量按照某种顺序分批进入模型，每一批自变量都尝试解释因变量的变异，而后续批次的自变量会尝试在已有模型基础上增加额外的解释力。2. 与分层回归不同，逐步回归是一种自动化的变量...
SPSS怎么进行回归分析?
1、打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击【打开】，选择文件。2、打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。【图形】---【旧对话框】---【散点\/点状】---【简单分布】---【定义】3、将相应的变量设置为x,y ...
如何用spss进行选择回归分析?
我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。3、接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称...
请问spss的回归分析怎么看?
1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是...
怎样用spss做回归分析?
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 ...
SPSS实现回归分析
回归分析是探究变量间统计关联的统计方法，通过大量实验和观察揭示潜在规律。本文仅介绍在SPSS中的操作步骤，理论部分较少。回归分析流程包含：相关性分析、参数估计与模型拟合、显著性检验、残差分析、预测控制等。首先，通过分析->相关->双变量检查变量间关联，如皮尔逊系数，确认自变量x与因变量y的强相关性...
严力小儿：[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)...
长治市17595155029： SPSS中回归分析结果解释,不懂怎么看 - ？
严力小儿：[答案] 首先来说明各个符号,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...
长治市17595155029： 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. - ？
严力小儿： 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...
长治市17595155029： 请教spss回归分析结果解读 - ？
严力小儿： 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.
长治市17595155029： spss 线性回归分析结果怎么看? - ？
严力小儿： Model Summary 是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好. ANOVA是方差分析,然后F检验 Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
长治市17595155029： spss中的回归分析,主要看哪几个数据 - ？
严力小儿： 第一,总体模型是否可以成立,即方差分析表的p值是否显著; 第二,自变量的回归系数t值是否达到显著性水平; 第三,回归方差的建立; 第四,模型决定系数的大小. (南心网 心理学数据SPSS分析)
长治市17595155029： spss多元线性回归分析的结果怎么看 - ？
严力小儿： 多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义, 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行
长治市17595155029： spss回归分析中重点看哪些指标 - ？
严力小儿： 看F、P、coefficient、P、R2、Adj R2、VIF、condition index 另外,SE也要看
长治市17595155029： SPSS怎么进行回归分析 SPSS回归分析教程 - ？
严力小儿： 多元线性回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框. 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. 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
长治市17595155029： spss 一元回归分析结果解读 - ？
严力小儿： 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.
