spss线性回归分析结果解读（关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看）

本文目录

• 关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看
• SPSS回归分析结果解读
• spss回归分析结果图是什么意思
• spss线性回归分析结果怎么看
• SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好
• spss多元线性回归分析结果是什么
• spss回归分析结果解读
• SPSS多元线性回归输出结果的详细解释
• SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看

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。

SPSS回归分析结果解读

SPSS回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术
回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术，想知道自变项X对依变项Y的解释力或预测力时，最常用的是线性回归
SPSS: Analyze- Regression- Linear
弹出对话框，输入想要验证的自变项和依变项，如图：
如图，Sig. P《.05,有显著性， 表示自变项X对依变项Y的解释力或预测力正相关
R Square 自变数能够解释依变数的变异量，此处.763表示共同解释76.3%的变异量，论文报告中要报告调整后的R平方，即Adjusted R Square

spss回归分析结果图是什么意思

• 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。

由上图可知，模型R²值为0.402，意味着平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。回归模型通过F检验(F=49.628，P《0.05)，说明至少一个变量会对满意度产生影响关系。

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。

可以看到，四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05，说明X对Y均有显著性影响关系。

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。

通过回归系数来看，模型中四个解释变量的B值分别为0.110、0.150、0.271、0.079。说明平台交互性，教学资源，课程设计，课程实施对满意度均呈现出显著的正向影响关系。

第四步：写出模型公式

模型公式为：满意度=1.600 + 0.110*平台交互性 + 0.150*教学资源 + 0.271*课程设计 + 0.079*课程实施

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。

spss线性回归分析结果怎么看

先看Anova表，主要看的是F和Sig值，再看模型汇总表：R表示拟合优度。
一般sig小于零点零五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零，表明自变量可以有效预测因变量的变异，即有百分之九十五的把握结论正确。R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方大于零点四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。
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。

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

spss多元线性回归分析结果是什么

看回归系数对应的sig值，若小于0.05，说明该自变量对因变量具有显著营销，反之没有影响。

在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

应用

相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

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。

SPSS多元线性回归输出结果的详细解释

SPSS多元线性回归输出结果的详细解释
先说一句题外话，如果当年在大学里数理统计等课程结合SPSS，SAS，R等软件来讲，应该效果会好很多。
最近做了一些用SPSS进行线性回归的实验，还是感觉很多细节把握不好，这里结合我的实验结果，以及网上别人的介绍总结一下，先贴几张SPSS的输出：
下面简单解释一下这三张图中的结果：
第一个表模型汇总表中，R表示拟合优度（goodness of fit），它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。调整的R平方比调整前R平方更准确一些，图中的最终调整R方为0.550，表示自变量一共可以解释因变量55%的变化（variance），另外，由于使用的是StepWise Linear Regression (SWLR)，分析——回归——线性——“方法”选择“逐步”，所以模型1、2、3的R方逐渐增大，标准误差逐渐减小。
（据网友的介绍：一般认为，拟合优度达到0.1为小效应（R方0.01），0.3为中等R方0.09），0.5为大（R方0.25），这是针对自然科学的一般界限。）
第二个表Anova表示方差分析结果，主要看F和sig值两个，F值为方差分析的结果，是一个对整个回归方程的总体检验，指的是整个回归方程有没有使用价值（与随机瞎猜相比），其F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的。另外，从F值的角度来讲：F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F》Fa(k,n-k-1)，则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。
这里简单对Fa(k,n-k-1)进行一下解释，k为自变量个数，n为样本容量，n-k-1为自由度。对于我的实验中的情况来讲，k=3，样本容量为146，所以查表的时候应该差Fa(3,142)，一般数理统计课本中都有F分布表，a表示的显著性水平（一般取0.05），但我们手头不一定会有课本，就需要借助于excel来查F表，打开excel，在公式区输入：=FINV(0.05,3,142)，在单元格中即出现2.668336761，表中的F值显著大于这个值，则认为各个解释变量对因变量有显著影响。
需要注意的是，方差分析是对多个自变量的总体检验，而不是单个自变量（单个自变量在系数表中，为单样本T检验），这就是第三个表回归系数表中的内容。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验），最后一列为T检验的sig，表中均小于0.05，说明自变量对因变量具有显著影响，B表示各个自变量在回归方程中的系数，负值表示IPGF这个自变量对因变量有显著的负向影响，但是由于每个自变量的量纲和取值范围不同，基于B并不能反映各个自变量对因变量影响程度的大小，这时候我们就要借助标准系数。目前表格中的“试用版”实际上是Beta的意思，此时数值越大表示对自变量的影响更大。
从这个分析过程来看，这个实验结果还挺理想的。

SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

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。

前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数0.516，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加0.516个单位。后面的sig值小于0.05，说明系数和0的差别显著。

B，看模型系数，然后看B后面的SIG，发现公司道德变量不显著；再看R2，看模型拟合度，可以看出，模型拟合效果很差；多元回归模型还要看方差分析，发现模型整体有效。

Stepwise Regression逐步回归

在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。

以上内容参考：百度百科-回归分析