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SPSS多元线性回归 F检验的SIG值都小于0.05,但是T...

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择stepwise方法,重新计算.

sig值表示显著性水平,一般都要小于0.05才能表示结果可信,所以那些大于0.05的变量你就可以忽略了

你好,我刚刚做了线性回归分析你的变量A和B的相关系数是0.994,判定系数是0.988,是很好的你和模型了,通方差分析表分析得到F值为250.788,sig值为0.001即使相应的p值,小于0.05则认为A与B之间存在线性相关关系,所以回归放哪工程为A=0.001*B+6.622

1. 只看sig值,也就是p值就好了.小于0.05就表明处理组和对照组存在显著性差异.t值大小不会影响显著性结果判断的.2. sig.值就是对比t值和t检验临界值的结果.检验主要看判断两组间是否存在差异就可以啦.至于是0和1之间的差异,还是10和100之间的差异关系不大.

这个初步判断你的回归自变量选择有问题,可能有如下几种情况:1. 自变量与应变量无线性关系,需另选其他变量;2. 自变量个数过多,出现过拟合,即自变量之间存在共线性,需要提出相关系数过高的部分变量重新做回归;3. 如果要做变量筛选,可以通过先把t检验值pvalue过高的先剔除,如果使用的是r或某些统计软件,可以直接用逐步回归做变量筛选.

说明这个变量对因变量的影响不显著或不相关.(南心网为您解答SPSS)

在Linear Regression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise;单击“Options”按钮,更改Use probability of F栏中“Entry”的值为0.1,“Removal”的值为0.11(注意:Entry的值必须大于Removal的值),其余选择照旧,运行即可,SPSS会自行剔除变量.另:进行统计分析时,不应轻易地剔除极大极小值.

你要用STEPWISE方式,系统会把关系不大的变量自动剔除的.

看方差不相等的那一行,sig值小于0.05,这种情况就是方差不齐.在方差齐性检验结果中,若P>0.10,认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.一般取a=0.05,P如果样本量很大,数据近似正态分布,可

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

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