1樓：劉得意統計服務
一看判定係數r方，來本例中，自r方=0.202，擬合優度很差。一般要在0.6以上為好。至少也在0.4以上。
二看係數估計量的sig值，其中，獨董規模的sig=0.007，小於0.05，說明該變數對因變數有顯著的影響。而總經理持股量則不顯著。因為sig值大於0.05.
之所以，模型不好，是因為你忽略了重要的影響因素。
但如果你只關注這兩個自變數對因變數的影響，那麼，結論已經出來了。目的達到了，所以，也說得過去。
希望對你有幫助，統計人劉得意
spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果
2樓：匿名使用者
首先要f檢驗，如果f值右上角有*號，說明迴歸分析通過f檢驗，即說明這個迴歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：
r2代表迴歸方程模型擬合的好壞。同時vif值代表多重共線性，所有的vif值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。
接著分析具體x對y的影響關係，在說明已經有影響關係的前提下，具體是正向或是負向影響關係，則是通過「非標準化係數」或者「標準化係數」進行判斷。
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迴歸分析結果該怎麼解釋，越詳細越好 50
5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。
求大神spss幫忙看一下，這個分層迴歸分析後的結果是什麼狀況啊！
6樓：匿名使用者
分層迴歸通常用於中介作用或者調節作用研究中。
r²：模型的解釋力度
f 值：用於判斷模型是否有意義，如果對應p值小於0.05說明模型有意義
△r²：模型變化時，r²值的變化情況
△f 值：模型變化時，f值的變化(該值不是直接f值相減)，如果對應p值小於0.05則說明模型變化有意義，具體可通過△r²檢視模型解釋力度變化情況，以及檢視新增加的自變數的顯著性情況。
具體分析可結果智慧文字分析，進行解讀。
7樓：匿名使用者
分層迴歸就是檢驗來加入某些個變數自後bai
前後兩次迴歸的結果，du通過比較兩zhi次迴歸結果，以判斷dao
該變數是否有效改進善模型。通常是通過比較r方的，r方變大，則模型變得更好，新加入的變數的作用有效果。
模型2的r值和r方明顯大於模型1，說明加入第三個變數後，迴歸模型更優。
從係數上看，模型1的第二個自變數的係數不顯著。而模型2再加入新變數以後，係數變成顯著，同樣也反映新變數對於模型的優化作用。
總之，就是模型2優於模型1，且模型2的迴歸方程擬合度和係數更顯著。
b項的數值為負值，表明該變數對於因變數的影響是負方向的，當然，符不符合道理就看你有沒有足夠的證據去驗證了。
t值存在負值是正常的，因為t值得計算公式中，分母總是正數，而分子是一個減式，這就可能導致t值為負值。不過在t檢驗中，通常用t的絕對值來分析（也就是-t和t是等價的），求出相應的p值，再根據p值來評價結果。
spss迴歸分析t、f值分別代表什麼呀？
8樓：統御近距離
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義
t值是對每個自變數進行一個接一個的檢驗（logistic迴歸），看其beta值，即迴歸係數是否有意義
f和t的顯著性均為0．05，
迴歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss迴歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、迴歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序迴歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox迴歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。2023年，斯坦福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
擴充套件資料：
原理：這種表示取決於變數y中可由控制變數x解釋的變化百分比。
決定係數不等於相關係數的平方。這個和相關係數之間的區別是如果你去掉｜，r｜等於0和1，
由於r2
決定係數：在y的平方和中，x引起的平方和所佔的比例為r2
相關程度由決定係數的程度決定。
在多元迴歸分析中，決定係數為路徑係數的平方。
表示式：r2＝ssr／sst＝1－sse／sst
其中：sst＝ssr＋sse，sst （total sum of squares）為總平方和，ssr （regression sum of squares）為迴歸平方和，sse （error sum of squares） 為殘差平方和。
9樓：匿名使用者
t值、f值都是判斷顯著性的過程值，重點看p值即可。
f值用於判定模型中是否自變數x中至少有一個對因變數y產生影響,如果呈現出顯著性（看p值）,則說明所有x中至少一個會對y產生影響關係。
t值用於判斷每個自變數的顯著性，如果顯著則說明該變數對模型有顯著影響。
可是使用spssau進行分析，直接得出文字結果及標準格式資料。
10樓：匿名使用者
r表示的是擬合優度，它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。但是，你的r值太小了。
t的數值表示的是對迴歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
如果，你只改r值，我想是可以看的出來的。你的f的值和t的值都是有問題的，如果只改r值，怎麼可能在f的值和t的值都不合理的情況下，擬合優度卻突然變的很高。
11樓：陶李昶
首先r太小
f值是整個迴歸模型的顯著性
t是各個自變數的顯著性
你這裡沒有給出各個自變數的，你可以把裡面的迴歸不好的自變數剔除掉再回歸試試
另外sig太大了，你這模型是無效的
12樓：謙瑞資料論壇
1、r方是代表擬合度的，一般而言，財務資料或者經濟類資料，擬合度要到50%才算是擬合較好，你的這個運算結果r方只有0.171，即擬合只有17.1%，擬合是不太好的。
2、線性迴歸運算結果中的anova分析，本質上是檢驗整個迴歸方程是否顯著，即整體而言，參與本次研究的自變數是否可以顯著影響因變數。按照你的運算結果，anova檢驗得出的f值和p值結果不好，p>0.05，意味著整體而言，你的模型無效，即自變數不能顯著影響因變數。
3、迴歸係數表coefficients，裡面的t檢驗是檢驗迴歸係數是否顯著的，即某一個自變數是否可以顯著影響因變數，是通過t檢驗實現的；前面的anova中的f檢驗是檢驗整體而言所有自變數是否可以顯著影響因變數的。按照你的資料，只有「自然人持股比例」的迴歸係數通過了t檢驗，p=0.031<0.
05，但是僅僅只有這一個自變數顯著影響因變數是沒有多大作用的，因為結合擬合度不好，且整體迴歸方程不顯著（f檢驗沒通過），你建立的這個迴歸方程是無效的。
spss迴歸分析結果圖是什麼意思？
13樓：張小妖
擬合來程度：調整的r方，源0.951，顯著；
方程的顯著性：anova方差檢bai驗（duf檢驗），p值=0，方差不具有齊性，說
zhi明變數存dao在差異，適合迴歸；
係數的顯著性檢驗：t檢驗：常數項的p值=0.956，接受常數項為0的原假設，方程的常數項為0；
x的係數檢驗p值=0，拒絕係數為0的原假設，變數x的係數為0.98.
關於spss迴歸結果分析 寫**的這個迴歸結果怎麼說明
14樓：qq聊
關於spss迴歸結果分析你可以在網上找找，看看有沒有可以參考的,如果確實找不到就來這拿我知道如何做所謂**就是討論某種問題或研究某種問題的文章。它的外延是文章，其內涵是討論問題和研究問題，因此，它是一種說理文章。這裡著重是要理解「討論」和「研究」，這是**的本質屬性。
15樓：b夾
我知道這方面如何完成你選我
多元線性迴歸結果的解釋ANOVA方差分析sig
說的沒錯 自變數之間存在共線性 或者叫多重共線性 自變數自己存在共線性 multicolinearity spss軟體的線性迴歸分析中,輸出了一個anova表,表中的迴歸 殘差 平方和 df 均方 f sig分別代表什麼 5 1 迴歸是方法,殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值 擬合值 之間的差,...
spss中迴歸分析結果解釋不懂怎麼看
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...
求助關於SPSS調節效應的分析
有參考 沒有 可以把資料和參考 發到luguoda9you sina.很快幫你搞定 就是按調節效應的步驟來做啊私信 要看到具體資料才能分析的 我經常幫別人做這類的資料分析的 如何用spss分析調節效應 做調節效應，通常是使用迴歸進行。更多是使用分層迴歸，即通過加入互動項後，看互動項是否顯著，模型解釋...