1樓:匿名使用者
從你的結果看,兩個模型的似合度均不高(adj r square 值太小,一般最好大於0.7)。
或許,不是線性關係。
2樓:e團
你用的方法是逐步迴歸分析——是向前選擇變數法 和 自後淘汰
spss做的逐步迴歸分析,怎樣解釋結果? 5
3樓:立港娜娜
1、用每個自變數的標準化b/所有自變數標準化b之和,得出的百分比 即可表示該自變數對因變數的貢獻佔比,
2、逐步迴歸的基本思想是將變數逐個引入模型,每引入一個解釋變數後都要進行f檢驗,並對已經選入的解釋變數逐個進行t檢驗,當原來引入的解釋變數由於後面解釋變數的引入變得不再顯著時,則將其刪除。
以確保每次引入新的變數之前回歸方程中只包含先主動變數。這是一個反覆的過程,直到既沒有顯著的解釋變數選入迴歸方程,也沒有不顯著的解釋變數從迴歸方程中剔除為止。以保證最後所得到的解釋變數集是最優的。
4樓:呂秀才
逐步迴歸 的結果顯示的是逐步引入或者逐步刪除自變數的過程結論
所以你只要參照最後一個模型的引數來解讀就可以了,至於意思就是跟迴歸分析的解讀方法一樣
無非就是那些自變數在逐步迴歸中被剔除,而剩下的對因變數有顯著影響的自變數都保留在最後一個模型中
如何由spss中逐步迴歸分析看變數解釋佔多少?
5樓:匿名使用者
應該是r方的改變值,比如第一個模型和第二個模型的r方相減就是eg對因變數的貢獻大小。
6樓:呂秀才
用每個自變數的標準化b/所有自變數標準化b之和,得出的百分比 即可表示該自變數對因變數的貢獻佔比
求助迴歸分析結果解讀,用spss迴歸分析做中介檢驗
7樓:呂秀才
spss做中介分析 直接在多元迴歸分析裡面 有個 block 那個分層就可以了,將自變數一層一層的移入到那個對話方塊,就會一次性出來一個整合的**,而不應該你這樣你一步一步地迴歸。
spss多元線性逐步迴歸分析結果顯示變數進入方程並且p<0.05 但是怎麼又出來一個排除變數的exclude variable
8樓:
這是正常現象。在spss多元線性逐步迴歸中,早先已經進入方程的變數可以又被踢出來。多元線性逐步迴歸要求能留在方程中的變數必須要同時符合2個條件:
一是對模型必需要有足夠的影響力,二是對不能方程中的其他變數產生明顯的影響(也就是造成共線性)。因此,雖然一個變數已經進入了方程,但隨後進入的方程其他變數與它形成了共線性的話,那麼原先已經入選的變數可以被剔除,尤其是在原先入選的變數沒有後面入選的變數影響力大,或者是原先入選的變數對模型中其他變數的影響力比後面入選的變數大的情況下更是如此。
spss元線性逐步迴歸可以詳細列出每一步的入選或排除變數,你只有檢查一下就可以知道到底是哪一個變數入選後就把你關注的變數剔除出來。
一般來說,被剔除出來的變數對模型的**不會造成明顯影響,如果被剔除出來的變數與後面的變數具有高度共線性的話,那麼基本就不會造成什麼影響;如果被剔除出來的變數與後面的變數具有中度共線性的話,那麼多多少少會有一些影響,並且還會造成後面變數的剔除偏倚(後面變數的影響被高估)。
請高手幫忙分析下spss的多元線性迴歸結果吧~急啊~~~
9樓:匿名使用者
你的迴歸方法是直接進入法
擬合優度r方等於0.678,表示自變數可以解釋因變數的67.8%變化,說明擬合優度還可以。
方差檢驗表中f值對應的概率p值為0.000,小於顯著度0.05,因此應拒絕原假設,說明自變數和因變數之間存在顯著的線性關係。
引數檢驗表中只有自變數x2和常數項的概率p值為0.000,小於顯著度0.05,而自變數x1和x3的概率p值大於顯著度0.
05,說明只有自變數x2對因變數在總體中存在顯著的線性關係,x1、x3和因變數在總體中不存在顯著的線性關係。
得到的線性方程為:y=-4.517-0.
000028x1+0.76x2+0.000074x3(記住這裡用的是直接進入法進行擬合方程的,所以即使x1和x3沒通過檢驗,也要放到方程中去)
為什麼spss做多元逐步迴歸分析時原來的迴歸係數是正值的，再增加自變數的引入，反倒變為負值了呢
樓上說錯了，其實抄加入一個變數使得大小和符號發生了變化，這是調節變數的定義，也就是說後來加入的這個變數調節了前面一個變數的作用。通過路徑分析可以看到調節變數的效果，並對調節變數進行驗證看是否達到了顯著水平。能觀察到係數的變化是你的幸運，寫 的時候就有很多可以 的東西了。很正常的情況，很多原因，主要是...
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