spss多元線性回歸專題及常見問題 - CSDN

2021-01-11 CSDN技術社區

本文收集整理關於spss多元線性回歸結果解讀的相關議題，使用內容導航快速到達。

內容導航：

Q1：請高手幫忙分析下SPSS的多元線性回歸結果吧~急啊~~~

你的回歸方法是直接進入法

擬合優度R方等於0.678，表示自變量可以解釋因變量的67.8%變化，說明擬合優度還可以。

方差檢驗表中F值對應的概率P值為0.000，小於顯著度0.05，因此應拒絕原假設，說明自變量和因變量之間存在顯著的線性關係。

參數檢驗表中只有自變量X2和常數項的概率P值為0.000，小於顯著度0.05，而自變量X1和X3的概率P值大於顯著度0.05，說明只有自變量X2對因變量在總體中存在顯著的線性關係，X1、X3和因變量在總體中不存在顯著的線性關係。

得到的線性方程為:y=-4.517-0.000028X1+0.76X2+0.000074X3(記住這裡用的是直接進入法進行擬合方程的，所以即使X1和X3沒通過檢驗，也要放到方程中去)

Q2：關於多元線性回歸用spss分析後結果該怎麼看

多元回歸分析 你要先確定一下自變量間是否存在嚴重的共線性，如果沒有共線性，然後還要通過散點矩陣看看是否成線性關係，這些之後才可以做多元線性回歸

所以只看你現在的結果，的確只有x5才有意義， 所以你要根據

Q3：多元線性回歸 spss如何結果分析

如果你做的是多元回歸 看beta那列數據 絕對值越大影響越大 正負號是影響的方向

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Q4：SPSS13.0多元線性回歸後得到的結果如何分析，從方差到B值，求解啊！越詳細越好！方程的結果是什麼啊？

第一個圖是關於回歸係數的，那個B應該就是你的每一項的回歸係數了，但是你那個為什麼會有那麼多數字，我就不清楚了，可能是你變量的問題吧

中間的圖是標準回歸預測圖吧，反正就是你在做回歸的時候選的那個圖表選項才會有的。

最後一個圖是方差分析，給的平方，自由度，標準差，F統計量，顯著性概率，樓主你這個回歸的顯著性是很好的。

但是我不知道你這個R的那個表去哪裡了，R是相關係數；R Square是相關係數的平方，也是判定係數，用於判定線性回歸的擬合程度，說明自變量解釋因變量的程度(所佔比例)。

如果這樣你還不明白的話，你可以去下個中文版的SPSS了╮(╯▽╰)╭

Q5：運用SPSS多元線性回歸分析得到下面結果，該怎麼分析？

看回歸係數對應的 sig值，若小於0.05，說明 該自變量對因變量具有顯著營銷，反之沒有影響

Q6：SPSS多元線性回歸結果怎麼判斷是有效的

不是，判wWw@.YiJITaO.coM斷有效性是看p值。就是你的只有三行的那個表，依次寫著回歸，殘差什麼的。你看那個回歸裡邊的p值。小於0.05就是模型有效

Q7：求高手幫忙分析下述spss多元線性回歸結果案例！

從輸出表看，這是個多元線性回歸的分析結果啊！第一列顯示了有6個自變量(第一行是常數項)，因變量是什麼樓主沒有顯示出來。第二列是分別是常數項與6個自變量的回歸係數。第三列是回歸係數的標準誤差。第四列是標準化的回歸係數，因為標準化了，所以沒有常數項了。第五列是對每個回歸係數顯著性檢驗的t值。通過與臨界值對比可以判斷哪些自變量是顯著的。第五列是各個自變量顯著性P值，相比於第四列，看這個值做顯著性檢驗更方便。這些值(常數項沒必要考慮)都小於0.05，可以認為在0.05的顯著水平下，這些自變量都是顯著的。另外，通過P值的大小，可以初步判斷「interest」這個變量最顯著，其次是GDP，也就是說，P值越小越顯著。

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