spss多元回归分析为什么变量没有全部进入方程
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/18 10:56:54
非常简单的,多元线性回归是一样的,你直接把因变量选入上面那个框,自变量全部选入下面.然后用逐步回归分析(常用)ENTER哪里下面的第二个.然后回归分析模型主要看有B和Beta那个表格!
目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那
最后一个
截图就不做了,说下大概的操作,1、在spss里variableview里,输入5个变量名称,可用中文.2、然后在dataview里分别录入5个变量对应的数据3、点击analyze--regession
纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的
你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.
对的系数不显著的的提出就行了再问:如果结果中Sig.值都大于0.05,是不是该换个因变量?再答:你的自变量是不是不合理啊再问:怎么看合不合理?
亲,你说清楚点,什么叫每个变量都是矩阵形式,是说一时间为维度吗?用spss是可以做回归的,包括一元和多元回归.
如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向
用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3(从大到小)的R的平方和,相减就是解释率.
你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法再问:首先感谢您的回答,谢谢!朋友,是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象,当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中,如果方程中少了其中几个变
t值没有多大意义最重要的是p
从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好
因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用
推测是前人的数据进行了标准化.你也用标准化数据回归试试.标准化数据可以用分析-描述统计-描述弹出的对话框中将下面的“将标准化得分存为变量”打勾.然后回归的时候用数据里面新生成的zx1,zx2.数据进行
可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.
自变量的地方选入多个变量就可以了.
肯定不行啊没有意义哦再问:就只是变量的sig值太大,别的都没问题吗??再答:sig值太大,别的就不用看了啊没有用了
除了碱度R和常数项以外,其余变量显著性都极低.模型总体显著性也低.最后的P-P图上,散点聚集没有聚集在直线上结论:模型显著性不足,更改模型设定,或采用逐步回归.再问:帮我看看我的原始数据,这个如何处理
打开SPSS,输入数据,再选择分析——回归分析,多元回归