spss 多元回归分析,t检验,f 检验是啥,我的数据出来该怎么分析呢?请高手指教_学习岛>>>spss 多元回归分析,t检验,f 检验是啥,我的数据出来该怎么分析呢?请高手指教关键词：发表时间： 12:14:04文章来源：为了帮助网友解决“SPSS 多元回归分析,t检验,f 检验”相关的问题,中国学网通过互联网对“SPSS 多元回归分析,t检验,f 检验”相关的解决方案进行了整理,用户详细问题包括:014 -.335 -1.078 .001 .131 , 便捷的物流配送, 个性化的网站风格设计.086 .600 3.215 -.405 .223 .056a.039 .587 .030 -.657 98a, 及时的客服响应.834 -3.470 .003 .000a残差 37. 因变量.073 .023 1.235 .303 。b.276 .702 Anova(b)模型 平方和 df 均方 F Sig.000 -.015 .061 7 5.265 -.124 .530 .005卓越的质量保证 : 顾客满意度系数(a)非标准化系数 标准系数 相关性模型 B 标准 误差 试用版 t Sig.130 -.501个性化的网站风格设计 .007 .513 .152 12.942 . 因变量.200 -.264 .116 .363 -.269诱人的价格优势 .595 91 .714 .310 2.158 -.800 .741 : (常量).413总计 73.206 -.278周密的隐私保障 -.676 .352 . 预测变量.590 3.036 -, 周密的隐私保障, 诱人的价格优势.801 . 零阶 偏 部分1 (常量) 1.340 .035 .008 -, 卓越的质量保证.205完好快速的购买程序 , 完好快速的购买程序.115便捷的物流配送 -.460 .231 .227及时的客服响应 -.742 .064 .1 回归 36,具体解决方案如下:解决方案1:表示越好的话不知道你的顾客满意度得分和每个指标得分各表示什么意思如果都是分数越高,可以使用下面的回归系数表格中的B和标准化的B为各自变量的回归系数,sig小于0。、周密隐私保障.05,用来构建回归预测模型使用的、便捷物流配送这三者得分与顾客满意度得分是成反比的第一个anova的F和sig表示回归方程的拟合效果的,说明回归方程通过检验,那就说明有问题了及时客服响应解决方案2:众所周知,对于一元线性回归模型,F 检验与t 检验是等价的; 而对于二元以上的多元回归模型, 解释变量的整体对被解释变量的影响是显著的,并不表明每一个解释变量对它的影响都显著。因此在做完F 检验后还须进行t 检验。在建立多元线性回归模型时,t 检验是用于检验回归方程各个参数是否显著为0 的单一检验,F 检验是检验所有解释变量的系数是否同时为0 的联合检验。t 统计量与F 统计量的构造原理及其概率分布都是不一致的,前者直接考虑参数的估计量是否“足够”接近于0,服从t 分布;后者则是从总离差平方和分解式出发,以回归平方与残差平方和的比值来推断解释变量整体对被解释变量的线性影响是否显著,服从F分布。因此,就一般而言,t 检验与F 检验不等相互替代。事实上,在回归分析中,可能出现回归结果具有很高的F 统计量值,方程通过F 检验,同时所有解释变量均不能通过t 检验的情形; 也可能出现有些或全部解释变量通过t 检验,而方程却不能通过F 检验的情形。若所有解释变量均通过t 检验,那么回归方程也能通过F 检验。如果回归方程不能通过F 检验,则至少有一个解释变量不能通过t 检验,但并不能推出所有解释变量均不能通过t 检验的结论。若所有解释变量均通过t 检验,那么回归方程也能通过F 检验。以上回答全部摘自:《回归分析中t 检验与F 检验关系的进一步探讨》作者:靳庭良1,张宝青2此处提出本人看法:可以理解为:t检验是检验单个变量对回归方程是否显著的,而F检验,是检验所有变量总体影响之和是否对回归方程的贡献显著。也因此,只有F检验通过,就可以采用此回归方程,认为此回归方程可以反映众多应变量的综合效应。而且,只是没有通过t检验的这几个自变量对此回归方程的影响不大。 不过除此之外,我们也可以采取另一选择,即:虽然通过F检验,但是t检验有几个是没有通过的,这时我们采用剔除这几个对回归曲线贡献为0的自变量,然后重新进行求线性回归方程,相当于SPSS求回归曲线方法里的stepwise法。(我的这些推论可以有较大问题,仅供参考,我也急于求解,希望有高手斧正!!)解决方案3:f检验效果很好 再看哪个相关系数大 相关程度比较高 就可以知道那项服务对顾客满意度的影响更大了通过对数据库的索引,我们还为您准备了:关于T检验和多元回归分析(1)样本容量很大,用t检验也没有问题,可以用。 (2)逐步回归就可以了。 (3)SPSS最多能录入多少个数据,是看你的机器是否猛的,6W应该没有什么问题。你如果想要计算更快,用...===========================================多元线性回归中,t检验和pearson相关系数结果是不是会发生矛...所以模型需要修正和完善 第二问:你只考虑管理成本和GDP增速,没有考虑其他变量,所以二者存在显著关系也是正常的 回归分析和相关系数只是分析数据的方式不一样,但是如...===========================================spss进行多元线性回归分析,显著性检验都通过的情况下,最后看...哪个自变量比较重要吗?看标化系数===========================================spss的多元回归分析中 model summary 表中,出现了R 方更改 F...原因是在线性回归时,在Statistics的对话诓中选择了第二列第二个复选框R squared change ,就会出来这个东西,每个回归分析都会有这个,但解译这个不如就解释R 和sig更能说明...===========================================请教SPSS多元回归分析做法截图就不做了,说下大概的操作,希望能帮助到你 1、在spss里variable view里,输入5个变... 然后直接点ok就可以了。 4、结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解析因变...===========================================多元非线性回归分析 用spss如何操作菜单:analyze--regression--选好自变量、因变量、回归模式即可,因变量符合正态性分布,自变量可以是分类变量,无序分类变量需要进行哑变量转换。回归模式有前进、后退,逐步...===========================================回归方程的显著性检验这个题目除了我,恐怕没有人回答了,其实我也没有完全看懂题目,题目似乎缺少了条件。 1、"调整的判定系数"是怎么回事,怎么调整的,我没有明白; 2、F=17.714是计算得到的...===========================================怎样用SPSS进行多元线性回归。我想知道很详细的操作步骤。...第一节 Linear过程 8.1.1 主要功能 调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在... 决定系数(即r2)为0.90181,经方差分析,F=34.14499,P=0.0003,回归方程有效。回归方程...===========================================SPSS多元一次回归分析中得出的一列t值和什么值去比较,来分...t值相应的临界值比较,临界值由显著水平和自由度确定,有的检验中软件应该会给出,分析该统计量的主要目的是检验对应的变量是否显著 也可以直接比较P-值,P-值是t统计量的...===========================================请问SPSS中,信度检验和多元回归分别应该用哪个操作来做?~SPSS做信度检验和多元回归分析→此类数据处理问题请加偶名中QQ来说,帮你统计分析下。===========================================相关阅读我国城镇居民消费结构的聚类分析及政策建议.pdf,采用欧式距离平方和离差平方和法,对我国31个省、直辖市及自治区的2008年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布,而且系统分析了我国各地区消费在excel中,标准差这个函数怎么表示?,说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差。关于这个函数在EXCEL中的STDEVP函数有详细描述,EXCEL中文版里面就是用的“标准偏差”字样。但我以excel和spss为工具的管理统计,6离差平方和法(Ward)系统聚类法的统一30312.3动态聚类法30412.4有序样品的聚类30412.5聚类分析上机实现系统聚类法K均SPSS19.0实战之多元线性回归分析
线性回归数据（全国各地区能源消耗量与产量）来源，可点击协会博客数据挖掘栏：国泰安数据服务中心的经济研究数据库。
1.1 数据预处理
数据预处理包括的内容非常广泛，包括数据清理和描述性数据汇总，数据集成和变换，数据归约，数据离散化等。本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总。一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理。于此我们只对数据做缺失值填充，但是依然将其统称数据清理。
1.1.1 数据导入与定义
单击“打开数据文档
”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中，如图1-1所示。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&图1-1
导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。单击菜单栏的“
”--&“ ”将所选的变量改为数值型。如图1-2所示：
图1-2&定义变量数据类型
1.1.2 数据清理
数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。单击“
”--&“ ”，将检查所输入的数据的缺失值个数以及百分比等。如图1-3所示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
图1-3缺失值分析
能源数据缺失值分析结果如表1-1所示：
& & & 单变量统计
能源消费总量
煤炭消费量
焦炭消费量
原油消费量
汽油消费量
煤油消费量
柴油消费量
燃料油消费量
天然气消费量
电力消费量
燃料油产量
天然气产量
表2-1 能源消耗量与产量数据缺失值分析
&表1-1 能源消耗量与产量数据缺失值分析
SPSS提供了填充缺失值的工具，点击菜单栏“ ”--&“
”，即可以使用软件提供的几种填充缺失值工具，包括序列均值，临近点中值，临近点中位数等。结合本次实习数据的具体情况，我们不使用SPSS软件提供的替换缺失值工具，主要是手动将缺失值用零值来代替。
1.1.3 描述性数据汇总
描述性数据汇总技术用来获得数据的典型性质，我们关心数据的中心趋势和离中趋势，根据这些统计值，可以初步得到数据的噪声和离群点。中心趋势的量度值包括：均值（mean），中位数（median），众数（mode）等。离中趋势量度包括四分位数（quartiles），方差（variance）等。
SPSS提供了详尽的数据描述工具，单击菜单栏的“ ”--&“
”，将弹出如图2-4所示的对话框，我们将所有变量都选取到，然后在选项中勾选上所希望描述的数据特征，包括均值，标准差，方差，最大最小值等。由于本次数据的单位不尽相同，我们需要将数据标准化，同时勾选上“将标准化得分另存为变量”。
图1-4 描述性数据汇总
得到如表1-2所示的描述性数据汇总。
能源消费总量
煤炭消费量
焦炭消费量
原油消费量
汽油消费量
煤油消费量
柴油消费量
燃料油消费量
天然气消费量
电力消费量
燃料油产量
天然气产量
有效的 N （列表状态）
表1-2 描述性数据汇总
标准化后得到的数据值，以下的回归分析将使用标准化数据。如图1-5所示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
图1-5 数据标准化
我们还可以通过描述性分析中的“
”来得到各个变量的众数，均值等，还可以根据这些量绘制直方图。我们选取个别变量（能源消费总量）的直方图，可以看到我们因变量基本符合正态分布。如图1-6所示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
图1-6能源消费总量
1.2 回归分析
&我们本次实验主要考察地区能源消费总额（因变量）与煤炭消费量、焦炭消费量、原油消费量、原煤产量、焦炭产量、原油产量之间的关系。以下的回归分析所涉及只包括以上几个变量，并使用标准化之后的数据。
1.2.1 参数设置
单击菜单栏“ ”--&“ ”--&“
”，将弹出如图1-7所示的对话框，将通过选择因变量和自变量来构建线性回归模型。因变量：标准化能源消费总额；自变量：标准化煤炭消费量、标准化焦炭消费量、标准化原油消费量、标准化原煤产量、标准化焦炭产量、标准化原油产量。自变量方法选择：进入，个案标签使用地名，不使用权重最小二乘法回归分析—即WLS权重为空。
图1-7选择线性回归变量还需要设置统计量的参数，我们选择回归系数中的“ ”和其他项中的“
”。选中估计可输出回归系数B及其标准误，t值和p值，还有标准化的回归系数beta。选中模型拟合度复选框：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些有关拟合优度的检验：R，R2和调整的R2,
标准误及方差分析表。如图1-8所示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
图1-8 设置回归分析统计量
3.在设置绘制选项的时候，我们选择绘制标准化残差图，其中的正态概率图是rankit图。同时还需要画出残差图，Y轴选择：ZRESID，X轴选择:
ZPRED。如图1-9所示：
图1-9 设置绘制
左上框中各项的意义分别为:
“DEPENDNT”因变量
“ZPRED”标准化预测值
“ZRESID”标准化残差
“DRESID”删除残差
“ADJPRED”调节预测值
“SRESID”学生化残差
“SDRESID”学生化删除残差 & &
许多时候我们需要将回归分析的结果存储起来，然后用得到的残差、预测值等做进一步的分析，“保存”按钮就是用来存储中间结果的。可以存储的有：预测值系列、残差系列、距离（Distances）系列、预测值可信区间系列、波动统计量系列。本次实验暂时不保存任何项。
设置回归分析的一些选项，有：步进方法标准单选钮组：设置纳入和排除标准，可按P值或F值来设置。在等式中包含常量复选框：用于决定是否在模型中包括常数项，默认选中。如图1-10所示：
图1-10& 设置选项
1.2.2 结果输出与分析
在以上选项设置完毕之后点击确定，SPSS将输出一系列的回归分析结果。我们来逐一贴出和分析，并根据它得到最后的回归方程以及验证回归模型。
表1-3所示，是回归分析过程中输入、移去模型记录。具体方法为：enter（进入）
输入／移去的变量
输入的变量
移去的变量
Zscore(原油产量), Zscore(原煤产量), Zscore(焦炭消费量),
Zscore(原油消费量), Zscore(煤炭消费量), Zscore(焦炭产量)
&表1-3 输入的变量
表1-4所示是模型汇总，R称为多元相关系数，R方（R2）代表着模型的拟合度。
我们可以看到该模型是拟合优度良好。
标准 估计的误差
表1-4 模型汇总
3.表1-5所示是离散分析。 ，F的值较大,代表着该回归模型是显著。也称为失拟性检验。
表1-5 离散分析
4.表1-6所示的是回归方程的系数，根据这些系数我们能够得到完整的多元回归方程。观测以下的回归值，都是具有统计学意义的。因而，得到的多元线性回归方程：Y=0.008+1.061x1+0.087
x2+0.157 x3-0.365 x4-0.105
x5-0.017x6&
（x1为煤炭消费量，x2为焦炭消费量，x3为原油消费量，x4为原煤产量，x5为原炭产量，x6为原油产量，Y是能源消费总量）
结论：能量消费总量由主要与煤炭消费总量所影响，成正相关；与原煤产量成一定的反比。
非标准化系数
Zscore(煤炭消费量)
Zscore(焦炭消费量)
Zscore(原油消费量)
Zscore(原煤产量)
Zscore(焦炭产量)
Zscore(原油产量)
表1-6回归方程系数
5.模型的适合性检验，主要是残差分析。残差图是散点图，如图1-11所示：
图1-11残差图
可以看出各散点随机分布在e=0为中心的横带中，证明了该模型是适合的。同时我们也发现了两个异常点，就是广东省和四川省，这种离群点是值得进一步研究的。
还有一种残差正态概率图（rankit图）可以直观地判断残差是否符合正态分布。如图1-12所示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&图1-12
rankit（P-P）图
它的直方图如图1-13所示：
图1-13 rankit（直方）图
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房价影响因素SPSS多元线性回归分析
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Ta 们刚刚下载了...spss回归分析中r方只有百分之30多，而sig很好。我是金融类专业的，银行非利息收入方面，这个r方有问题么_百度知道
spss回归分析中r方只有百分之30多，而sig很好。我是金融类专业的，银行非利息收入方面，这个r方有问题么
只是说你建的模型所采用的自变量对因变量的解释度 只有30%多没什么问题。但是方程还是很显著，说明还有其他的自变量没有纳入进去
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