用spss进行多元线性回归分析中,回归系数不显著怎么办?-搜答案-搜搜考试网

非常简单的,多元线性回归是一样的,你直接把因变量选入上面那个框,自变量全部选入下面.然后用逐步回归分析（常用）ENTER哪里下面的第二个.然后回归分析模型主要看有B和Beta那个表格!

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

你得出这个模型的方法是进入法,R系数为.746,R方.556表示解释因变量R的比例为55.6%,模型虽然显著.但是回归系数没一个显著,标准回归系数没一个显著,因为回归系数的t检验,sig值都大于.05

最后一个

对的系数不显著的的提出就行了再问：如果结果中Sig.值都大于0.05，是不是该换个因变量？再答：你的自变量是不是不合理啊再问：怎么看合不合理？

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

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,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

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

推测是前人的数据进行了标准化.你也用标准化数据回归试试.标准化数据可以用分析-描述统计-描述弹出的对话框中将下面的“将标准化得分存为变量”打勾.然后回归的时候用数据里面新生成的zx1,zx2.数据进行

一个自变量一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点直接使用的.至于判断线性方

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

自变量的地方选入多个变量就可以了.

除了碱度R和常数项以外,其余变量显著性都极低.模型总体显著性也低.最后的P-P图上,散点聚集没有聚集在直线上结论：模型显著性不足,更改模型设定,或采用逐步回归.再问：帮我看看我的原始数据，这个如何处理

额.回归命令regyx1x2x3等等,就是reg后跟因变量然后加上若干解释变量回归分析就是看解释变量回归的系数是否显著看一看基本的计量课本就行再问：http://zhidao.baidu.com/qu

打开SPSS,输入数据,再选择分析——回归分析,多元回归