SPSS單變數線性回歸，SPSS線性回歸分析結果的解釋是什麼

6個回答

匿名使用者2024-01-29

從目前的成績來看，確實不好。

雖然方差分析結果p很小，但主要是由於樣本量大。其中有 238 個。

還有乙個回歸分析，常數項p=，可以去掉它。

讓我們做乙個散點圖，看看。
匿名使用者2024-01-28

這兩個資料的調整擬合度太低，無法產生顯著的線性關係。
匿名使用者2024-01-27

對SPSS線性回歸分析結果的解釋是，首先看方差分析表對應的sig是否小於，如果小於，則表示整體回歸模型顯著，再看下面的回歸係數表，如果這裡的sig較大，則表示回歸模型不顯著，以下內容無需再看。

檢視具體回歸係數表中每個自變數對應的 SIG 值，如果 SIG 較小，則表示自變數對因變數有顯著影響，對相反變數沒有影響。

軟體特點：

其最突出的特點是操作介面極其人性化，輸出結果美觀美觀。它統一了幾乎所有的功能。

首先，顯示標準化介面，使用視窗視窗模式顯示各種管理和分析資料方法的功能，對話方塊顯示各種功能選項。

只要使用者具備一定的Windows操作技能，熟練掌握統計分析原理，就可以使用軟體服務於具體的科研工作。 SPSS採用類似Excel的方法進行資料輸入和管理，資料介面比較通用，可以方便地從其他資料庫讀取資料。
匿名使用者2024-01-26

SPSS線性回歸分析對結果進行了解釋。

一般來說，線性回歸分析報告包括以下三個方面。

1. 模型摘要，它告訴我們模型的擬合程度。

2.方差分析，方差分析的本質是檢測r平方是否顯著大於零。

3.回歸分析，回歸係數**列出輸出模型的偏差回歸係數估計值，非標準化係數表示各變數的擬合係數。

回歸**的自變數是否由研究者根據專業知識和經驗結合統計結果確定。而不是僅僅基於統計結果，當自變數較多且需要對自變數進行篩選時，不同的篩選方法也會得到不同的結果。

SPSS的歷史

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由史丹福大學的三位研究生Norman Hull和Dale於1968年研發成功，同時成立了SPSS，並於1975年成立了法人組織，並在芝加哥設立了SPSS總部。

2009 年 7 月 28 日，IBM 宣布將以 12 億美元現金收購統計分析軟體提供商 SPSS。今天，SPSS 的最新版本是 25，它已重新命名為 IBM SPSS Statistics。 SPSS 已經發展了 40 多年。
匿名使用者2024-01-25

回歸分析用於研究影響關係，本質上是研究自變數x和因變數y之間的影響關係。

1. 上傳資料並選擇線性回歸。

2. 輸入分析專案，然後單擊“開始分析”。

3. 分析結果。

通過智慧型文字分析的輸出，可以結合資料進行解釋。
匿名使用者2024-01-24

總結。如何計算多元線性回歸模型在SPSS中，多元線性回歸分析要求資料滿足以下四個假設：（1）至少需要2個自變數，並且自變數相互獨立（這次為6個）; （2）因變數是連續變數（本例中的輸出是連續變數）; （3）資料具有方差同質性、無異常值、正態分佈等特點（檢驗方法）; （4）自變數之間不存在多重共線性。

前兩個假設可以根據實驗設計直接判斷; 假設（3）的檢驗已在上一教程中介紹，您可以通過單擊“測試方法”來檢視它。假設（4）的檢驗方法如下：1

單擊“線性分析回歸”。

如何在 SPSS 中計算多個線性回歸模型。

如何計算多元線性回歸模型在SPSS中，多元線性回歸分析要求資料滿足以下四個假設：（1）至少需要2個自變數，並且自變數相互獨立（這次為6個）; （2）因變數是連續變數（本例中的輸出是連續變數）; （3）資料具有方差同質性、無異常值、正態分佈等特點（檢驗方法）; （4）自變數之間不存在多重共線性。前兩個假設可以根據實驗設計直接判斷; 假設（3）的檢驗已在上一教程中介紹，您可以通過單擊“測試方法”來檢視它。

假設（4）的檢驗方法如下：1單擊“線性分析回歸”。

2.在自變數框中選擇自變數（如pH），在因變數框中選擇生產，然後單擊統計資料。

3.在統計資訊視窗中，選擇“共線性診斷”，單擊“繼續”，然後單擊主頁上的“確定”。

4.當VIF值大於等於10時，我們認為變數之間存在嚴重的共線性，當VIF值小於10時，我們認為資料基本符合多元線性分析的假設（4），即不存在多重共線性問題。