SPSS回归T检验不通过
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/14 02:16:47
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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.
看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问:所以说在1
如果是做线性回归,用Linear过程,将自变量、因变量设置好,还可以设置自变量的选入方法,OK以后,它就会出来你想要的结果.有回归方程的检验,你要的回归系数t检验,R平方等等.
sig是方差差异是否显著的依据sig.(2-tailed)是总体均值差异是否显著的依据
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
就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p
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
首先,应该尊重事实数据运算出的结果;其次,变量不显著的原因很多,例如变量受到了数据的影响或者未纳入其他相关的变量,建议可以做一下逐步回归.
第一行结果P(0.001)
左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.
不行,应该是卡方检验.再问:为什么呢?是样本不独立么?卡方是交叉列联表里的卡方,还是非线性的呢?分不清楚谢谢回答~再答:并不是样本不独立,独立样本T检验,适用于一个变量是二分类变量,另一个变量是数值变
独立样本检验吧,配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的配对总体的均值是否有显著差异进行判断的,一般都是用于前后对比,如用一种教法教过后的成绩与之前的对比之类的.
就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?
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
相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感
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
我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig(双侧)应该分别指:t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般