spss线性回归结果分析

1. spss线性回归结果分析

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的？
（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的？
就是看最后一列的sig值，就是P值。它小于显著性水平，比如0.05，就显著。否则就不显著。
3，sig值大于0.05，就不显著了。
希望对你有帮助，统计人刘得意

2. spss线性回归是要分析什么

回归分析用于研究影响关系情况,实质上就是研究自变量X对因变量Y的影响关系情况。
具体可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，分析步骤如下：
1、上传数据，选择线性回归

2、放入分析项，点击开始分析

3、分析结果

配合输出智能文字分析，可以结合数据进行解读。

3. 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。
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

4. spss回归分析结果解读

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检验说明这个X对Y有显著的影响关系；F检验用于检验模型整体的影响关系，通过F检验，则说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。此处的t值，为t检验的过程值，用于计算P值。一般无需关注。
p值：t检验所得p值。P值小于0.05即说明，其所对应的X对因变量存在显著性影响关系。
VIF值：共线性指标。大于5说明存在共线性问题。
R²：决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。
调整R²：调整后的决定系数，也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²更为准确。
F检验：通过F检验，说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。分析时主要关注后面的P值即可。
D-W值：D-W检验值，Durbin-Watson检验，是自相关性的一项检验方法。如果D-W值在2附近（1.7~2.3之间），则说明没有自相关性，模型构建良好。

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。
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。
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。
第四步：写出模型公式
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。

5. SPSS回归分析结果解读

很多人都不知道SPSS回归分析结果怎么解读，那我们就一起来看看吧！
回归分析是科学研究领域最常用的统计方法，运用十分广泛，是探察变量之间的数量关系，并通过数学表达式来描述这种关系，进而确定一个变量或者几个变量对另一个变量的影响程度，要之其运用，首先下载打开spaa。

弹出对话框，填入想要验证的自变项（independent）和因变项（dependent），其他的选项用选择默认设置，因为其他选项只是用来更加精确地去优化模型。

接下来是结果分析：【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，一般sig<0.05被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，即有95%的把握结论正确。

最后看【模型汇总表】：R表示拟合优度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正，一般认为R方大于0.4表示模型是比较合理的，当然值越接近1表示模型越好，表中的结果就是表示模型比较合理！

6. 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

7. spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性

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

8. 怎么用spss进行线性回归

用SPSS进行线性分析，实例操作如下：
1.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Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：

2.单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

3.在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置。设置完成后点击Continue返回主对话框。
4.在主对话框点击OK得到程序运行结果。