搜搜考试网spss 逐步回归分析 T检验 常量
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/03 03:47:39
是这样的：首先你要弄清楚逐步回归的原理.这个原理我就不说了,百度一下,很多的.然后,确定判断标准：一个是使用F的概率值作为统计变量,系统默认sig.=0.1,变量就会从模型中删除.一般没必要的话,采用
看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1
sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据
逐步回归分析\x0d在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预
第一行结果P（0.001）
首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著
不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变
这个很正常的,你按照你的专业知识选择其中一种方法即可我替别人做这类的数据分析蛮多的
你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异
则代表截距,对应是变量的代表回归系数.负相关时可以是负数答案2：：B值是指回归系数和截距,左边对应的是constant（常数）则代表截距,即y=b+b1x1+b2x2.中的常数b:::::::::::
enter是全部进入有的自变量可能不显著选stepwise逐步回归设置显著性OUT进出变量的SIG不变有的自变量因素相关性强方程的SIG会变做多重共线性诊断逐步回归删除变量等应该比较好了
看SIG.不会你的模型不通过T检验,没有什么意义
用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和,得出的百分比即可表示该自变量对因变量的贡献占比再问：呵呵，太谢谢了，我还想问一下，就是，这个有没有理论依据，有人说是模型的r值变化，我在书上也没看到，呵
常量就是贝塔0,是回归方程在y轴上的截距,t检验的系数看变量对应的sig.越小越好,表明越显著,不用管那个常量的.
你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,
方程标准化后常数项肯定是0,在写回归方程时一般不用标准化,写带常数项的回归方程.只有在比较偏回归系数时才标准化.
我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般
是这样的：首先你要弄清楚逐步回归的原理.这个原理我就不说了,很多的.然后,确定判断标准：一个是使用F的概率值作为统计变量,系统默认sig.再问：我看概率显示是显著的，但我用DPS做的时候，出现的结果不
方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00
不太明白你的意思,如果想知道多个因子的相关性,那可以先做相关性分析.SPSS中回归的自变量都是自己加入的,做了相关性分析,在回归时只对相关性大的再问：我是想做几个因子对产量的多元线性回归方程用spss