SPSS做回归分析,F检验统计量

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的

好吧,我来帮您看看    如果P值=0.012,说明拒绝原假设,认为差异显著.    其实,“在3个假设定,方差分析对独

这里有一个例子,照着做就好了再看结果中的t值与F值的大小,t值越靠近1越好（但是要小于1）,F值越接近0（但是要大于0）越好!CurveEstimation过程8.2.1主要功能调用此过程可完成下列有

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

sig大于0.05只表示此常数值不是很大,但不代表没有,所以一般对常数sig不进行处理.如需去掉常数项,可选择标准化后的回归系数.：）再问：谢谢您的回答那那个常数项的值用非标准化系数还是用数学符号表示

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

F是对建立的回归方程做检验,这里F值是126.502,相应的显著性概率小于0.001（边上的sig显示是0.00,并不能说明是0,因为只显示小数点后三位,可能第四位不是0）,所以即使显著性水平取0.0

晕晕!从你的结果可以看出,你使用的是复回归,就是把所有的自变量选入,不进行向前消元,也不进行向后淘汰,也不进行逐步回归.先不说你的模型不显著,你的这个方法逻辑有错误.（1）被试太少,你8个被试就用回归

我学过一点SPSS~还是略懂,hello,本人是统计学的,不知道你相分析什么数据的呢?、

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.（百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题）

自变量的地方选入多个变量就可以了.

方程标准化后常数项肯定是0,在写回归方程时一般不用标准化,写带常数项的回归方程.只有在比较偏回归系数时才标准化.

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05