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多元回归结果分析

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.

多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义, 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行

多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致,原理也大致相同.1、在建立回归方程后,先要进行统计分析;2、考察建立的模型是否效果显著,记录回归效果的度量结果;3、考察各个自变量效应是否都显著,然后进行残差分析.4、这些分析的结果归纳起来,就是综合考虑并判断:(1)模型与数据拟合得则么样?(2)是否模型还有改进的余地?5、修改模型后,要再次进行回归分析;6、模型满意之后,还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点(异常点或强影响点).7、如果有这些点,需要考虑如何处置,通常需要重新检查这些点的来源和有效性.以下是针对excel提供的多元回归分析的结果的说明演示:

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

我晕,白写了啊,,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,r系数太小,显著性不好.f值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,一般都不完美,回

ANOVA分析是去分析所有自变量对于因变量是否有预测作用的显著性检验,而R方是所有自变量对因变量变异的解释力大小,可以看做是一种效果量检验.你的ANOVA检验显著性只是0.05水平显著,但还是显著了,如果你的样本有代表性的话,这很可能就表明你的自变量有一定预测力,但预测能力不强.调整后的R方只有0.085,从侧面印证了这种推测,另外单独看你的三个自变量,也没有达到显著,也说明预测能力不算很强.ANOVA那个分析和回归分析由于不是一样的统计方法,所以出现这样的结果也属正常看结果主要还是要看单独每个自变量的预测效果,所以你这个结果不大理想.可以整理一下数据之后再重新做过,比如去除掉无效问卷以及信效度不好的题目.

确定好你的自变量和因变量,然后在spss分析里面,把对应变量移入对话框 点确定 就出来结果了

p0.05说明这个因素对结果无影响,删除此因素后重新建立新的回归方程模型.这时候可能又有一些因素p>0.05,重复删除无关因素(或影响较小因素),直到所有因素p 展开 作业帮用户 2017-10-11 举报

分析差异显著性 既然能回归了说明和哪些因素是显著性差异的 看beta那列数据 绝对值越大影响越大 正负号是影响的方向 也就是正相关还是负相关

可以通过几个方法反映分析结果的好坏,一个就是判定系数,越大说明拟合越好;再就是估计误差,越小说明拟合越好;还可以通过残差分析,越随机分别越好

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