spss裡迴歸分析中係數後E5是什麼意思

2021-05-20 21:26:43 字數 2177 閱讀 1471

1樓:匿名使用者

科學計數法的表示方法,如2e-5就表示0.00002.

2樓:匿名使用者

表示:10的(-5)次方

spss中迴歸分析結果解釋,不懂怎麼看

3樓:中子

首先來說明各個符號,b也就是beta,代表迴歸係數,標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關,為什麼要標準化,因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一,使結果更精確,減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果,絕對值越大,sig就越小,sig代表t檢驗的顯著性,在統計學上,sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著,顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0,表明自變數可以有效**因變數的變異,做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤,即有95%的把握結論正確。

迴歸的檢驗首先看anova那個表,也就是f檢驗,那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗,如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數,這個在寫資料分析結果時一般可以不報告

然後看係數表,看標準化的迴歸係數是否顯著,每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗

最後看模型彙總那個表,r方叫做決定係數,他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例,代表迴歸方程對因變數的解釋程度,報告的時候報告調整後的r方,這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正(因為即使沒什麼用的自變數,只要多增幾個,r方也會變大,調整後的r方是對較多自變數的懲罰),r可以不用管,標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關

希望對您有用

4樓:匿名使用者

看coeffuenthesig即可,

spss 線性迴歸分析中,係數表解讀

5樓:匿名使用者

b也就是beta,代表迴歸係數,標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關,為什麼要標準化,因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一,使結果更精確,減少因為單位不同而造成的誤差,所以看結果要看標準係數的,非標準化的可以不看。

你寫的迴歸方程式用非標準化係數來的,要改成標準係數的就對了,就算用非標準化的,你方程的截距都沒有,非標準化的方程還是有截距的(就是那個常量)

6樓:匿名使用者

vif太高了,存在嚴重的多重共線性

7樓:匿名使用者

我特意查了書的,寫進方程的一定是非標準化迴歸係數,而標準化的迴歸係數只是進行自變數間的比較

spss迴歸分析結果該怎麼解釋,越詳細越好 50

8樓:呂秀才

首先看 方差分析表 對應的sig 是否小於0.05,如果小於0.05,說明整體迴歸模型顯著,再看下面的迴歸係數表,如果這裡的sig大於0.

05,就說明迴歸模型不顯著,下面的就不用再看了。

其次,在迴歸模型顯著的基礎上,看調整的r方,是模型擬合度的好壞,越接近1,說明擬合效果越好。這個在一般做**中,不需要管它的高低,因為**重在研究方法和思路的嚴謹性,導師不會追究你的結果是對是錯,你的資料本身就不一定有質量,所以無所謂,不必在意。

第三 看具體迴歸係數表中每個自變數 對應的sig值,如果sig小於0.05,說明該自變數對因變數有顯著**作用,反之沒有作用。

spss迴歸分析係數表操作過程

9樓:匿名使用者

多元線性迴歸

1.開啟資料,依次點選:analyse--regression,開啟多元線性迴歸對話方塊。

2.將因變數和自變數放入格子的列表裡,上面的是因變數,下面的是自變數。

3.設定迴歸方法,這裡選擇最簡單的方法:enter,它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。

4.等級資料,連續資料不需要設定虛擬變數。多分類變數需要設定虛擬變數。

虛擬變數abcd四類,以a為參考,那麼解釋就是b相對於a有無影響,c相對於a有無影響,d相對於a有無影響。

5.選項裡面至少選擇95%ci。

點選ok。

統計專業研究生工作室原創,請勿複雜貼上

10樓:福德尼濟森

多元線性迴歸可以得出這樣的表

11樓:

分析下面有一個迴歸,填入變數

SPSS迴歸分析T值很大怎麼辦,SPSS裡做多元迴歸分析,T值是多少說明結果顯著呀,我是初學者

這裡說的 t 值是不是對係數做顯著性檢驗 原假設是該回歸係數為0,備擇假設是該回歸係數不等於0 的檢驗統計量的值?如果是這個檢驗統計量的值,那麼這個值很大即說明應該拒絕原假設,相應的係數顯著不為0,對應的 p 值應該很小。在對計算結果做解釋的時候,不需要特別的說明,只說這個迴歸係數顯著不為0就可以了...

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