spss做回归分析结果怎么看（spss进行回归分析结果怎么看）

1. spss做回归分析结果怎么看（spss进行回归分析结果怎么看）

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  1、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。
  2、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。
  3、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。
  4、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。

2. spss逐步回归分析结果如何处理（spss逐步回归分析结果怎么看）

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  1、展开1全部 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。
  2、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。
  3、这样的结果是否正确，如果不正确需要重新进行。

3. SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好

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。
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。
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。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。

回归分析研究的主要问题是：
（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
以上内容参考：百度百科-回归分析

4. 根据spss回归分析结果怎么得出回归分析方程

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、接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项。

5、接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】

6、这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验，然后能得到a=110.190，b=-0.391，线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x。

5. 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。

6. SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

7. 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！

8. 根据spss回归分析结果怎么得出回归分析方程

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、接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项。

5、接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】

6、这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验，然后能得到a=110.190，b=-0.391，线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x。