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spss分层回归结果解释

分层回归就是检验加入某些个变量后前后两次回归的结果,通过比较两次回归结果,以判断该变量是否有效改进善模型.通常是通过比较R方的,R方变大,则模型变得更好,新加入的变量的作用有效果. 模型2的R值和R方明显大于模型1,说明

一般是做分层回归,spssau里有这个功能.使用分层回归,通过加入交互项后,看交互项是否显著,模型解释力度有没明显的变化,来判断调节效应是否存在.如果加入交互项后模型明显变化,或者调节项呈现出显著性即说明具有调节作用.SPSSAU中就有这个分析方法推荐使用.

首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了.其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意.第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.

首先来说明各个符号,b也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差

1. 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,2. 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除.以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含先主动变量.这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止.以保证最后所得到的解释变量集是最优的.

相关分析中常用到的是二元变量和偏相关分析,此时主要从相关系数和相伴概率下结论,若r值大0.7于同时p值小于0.05,则两者具有较强的相关性且具有统计学

都是统计量,具体要结合公式来讲,这里没法打出公式

每个表表示不同的含义,可以从整体模型检验,模型拟合度,系数检验这几个方面考虑.(南心网 SPSS回归分析结果解释)

分层回归 的过程 就是逐个引进自变量的分析过程,所以 △F的意思就是 下一层引入一个变量后 进行回归的F值 与前一层未引入该变量进行回归的F值 之差,可以看出 新引入变量对 模型解释的影响

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解

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