1樓：匿名使用者
要看每一個自變數的sig是否小於0.05,只要有一個不滿足，則應選擇stepwise方法，重新計算。
spss 多元線性迴歸結果中，係數模型下的1，b，t，sig.分別什麼意思。**等！！急求高手解答！！
2樓：匿名使用者
spss 多元線性迴歸結果中，結果**列出了自變數的顯著性檢驗結果，結果輸出**中列出了迴歸模型的偏回歸係數（b）及其標準誤（std.error），標準化偏回歸係數（beta），迴歸係數檢驗的t統計量及其p值（sig.）。
係數模型下的1表示模型的序號。
1、t表示使用單樣本t檢驗的t值。
2、sig表示t檢驗的顯著性檢驗p值，小於0.05的則說明自變數對因變數具有顯著影響。
3、b表示各個自變數在迴歸方程中的偏回歸係數，負值表示自變數對因變數有顯著的負向影響。
3樓：匿名使用者
1代表步驟，b的係數，t是個檢驗的統計量，sig是p值，小於0.05，說明這個係數不為0.
你這個都不知道，怎麼做出來的？找本教材？
spss多元線性迴歸 f檢驗的sig值都小於0.05，但是t檢驗的sig均大於，也就是係數不可以用啊！怎麼辦！
4樓：匿名使用者
有一個是0.006，應該也是可以接受的
f檢驗和t檢驗原本就不是一回事
我替別人做這類的資料分析蠻多的
5樓：匿名使用者
我和你有一樣的問題 你解決了嗎
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值? 150
6樓：匿名使用者
1、p值代表：用來判定假設檢驗結果的一個引數，也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。
2、t值代表：對每一個自變數（logistic迴歸）的逐個檢驗。
3、f值代表：方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
擴充套件資料1、t值主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
2、顯著性差異(significant difference)，是一個統計學名詞。它是統計學（statistics）上對資料差異性的評價。通常情況下，實驗結果達到0.
05水平或0.01水平，才可以說資料之間具備了差異顯著或是極顯著。
3、p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
7樓：中車四方吳彥祖
1、p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數。
2、f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗。
3、t值是對每一個自變數的逐個檢驗。
4、sig值包含了p值。sig是顯著性，分0.1,0.
05和0.01三個顯著性水平.通過sig為相關係數標星。
sig在0.1和0.05之間，在分析的時候可以說是通過0.
1水平的顯著性檢驗。
擴充套件資料：spss中 t值的檢驗步驟：
下面以一個例項的單總體t檢驗對t檢驗做一說明：
問題：難產兒出生數n = 35，體重均值x = 3.42，s = 0.40，一般嬰兒出生體
重 μ0= 3.30（大規模調查獲得），問相同否？
解：1.建立假設、確定檢驗水準α
h0：μ = μ0 （零假設null hypothesis）h1：μ ≠ μ0（備擇假設alternative hypothesis）
雙側檢驗，檢驗水準：α=0.05
8樓：帥氣的小果凍
在spss軟體統計結果中，不管是迴歸分析還是其它分析，都會看到「sig」，sig=significance，意為「顯著性」，後面的值就是統計出的p值，如果p值0.01fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
9樓：義柏廠
spss中p值 t值 f值代表什麼？ sig值是不是p值，這個好像是物理裡面的一道題吧，不過具體的什麼我這邊也不太瞭解，所以這個問題幫你解答不了，希望你瞭解。
10樓：l楚輕狂
這樣才會覺得我好像不愛
spss線性迴歸分析結果中，幫忙看一下這幾個sig的意義，哪個sig是我們要的p值， 50
11樓：匿名使用者
最下面那個**的sig是你需要的迴歸係數的檢驗p值
12樓：匿名使用者
spssau裡面有智慧化文字分析。sig值都有用的。
13樓：阿祝
對 sig的意義，就是我們要的p值
spss多元線性迴歸，結果的標準差.000，t值和p值都只有個小數點。求解
14樓：匿名使用者
原因就是你不懂多元迴歸，但是亂在spss裡面點，所以會出現很多莫名其妙的提示
我經常幫別人做這類的資料分析的
spss中t值和sig值代表什麼意思 急！！！！ 5
15樓：海天盛筵
1．t值表示：逐個檢驗各自變數（
迴歸）。
2．sig值包含p值。無論資料（sig）的顯著性是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」，都需要將p值與顯著性水平（0．05或0．01）進行比較。如果p值是0。01
3．f值表示：方差檢驗量，即整個模型的總體檢驗。
4．p值表示：用於確定假設檢驗結果的引數。還可以利用分佈的拒絕域，根據不同的分佈對其進行比較
擴充套件資料：
1. t值主要用於樣本容量較小(如n < 30)、未知總體標準差的正態分佈。t檢驗是利用t分佈理論推匯出差異的概率，從而比較兩種均值之間的差異是否具有顯著性。
它與f檢驗和卡方檢驗並列。
2．顯著性差異是一個統計學術語。它是對資料差異的統計評估。通常情況下，只有當實驗結果達到0．05或0．01水平時，才能認為資料之間的差異是顯著的或極顯著的。
3．p值是原假設為真時樣本觀測結果或更極端結果的概率。p值越小，結果越顯著。然而，檢驗結果是「顯著性」、「中度顯著性」還是「高度顯著性」取決於p值的大小和實際問題。
16樓：巧米樂
在spss軟體統計結果中，不管是迴歸分析還是其它分析，都會看到「sig」，sig=significance，意為「顯著性」，後面的值就是統計出的p值，如果p值0.01f值是方差檢驗量，是整個模型的整體檢驗，看你擬合的方程有沒有意義t值是對每一個自變數（logistic迴歸）的逐個檢驗，看它的beta值β即迴歸係數有沒有意義t的數值表示的是對迴歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
17樓：麼_小謙
sig是顯著
性。分0.1,0.
05和0.01三個顯著性水平.通過sig為相關係數標星。
sig在0.1和0.05之間，在分析的時候可以說是通過0.
1水平的顯著性檢驗。。。以此類推。。。我也是初學者。
希望幫到你。
至於t，也不大懂。google了一下，說是個中間值，不予考慮。。。額，你再翻書看看吧
18樓：匿名使用者
t值是做出的t檢驗的值，而sig是p值！
spss多元線性迴歸結果怎麼判斷是有效的
19樓：ppv課
不是，判斷有效性是看p值。就是你的只有三行的那個表，依次寫著迴歸，殘差什麼的。你看那個迴歸裡邊的p值。小於0.05就是模型有效
迴歸方程t檢驗sig值什麼意思
20樓：jc飛翔
我用過spss，所以知
bai道
這是p值，拒du絕原假設的最小顯zhi著性水平，也就是dao臨界值，回
計算出p 值後，答將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論:
如果α＞p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α≤p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。
在實踐中，當α=p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
在用spss做多元線性迴歸時，需不需要將資料標準化？用標準化
不需要進行標準化 spss迴歸分析的結果本身就會給出一個經過標準化的迴歸係數 標準化之後的資料 做出來就沒有常數項的 在選項中選擇beta就可以啦 用spss進行多元迴歸分析之前必須進行資料標準化處理嗎 不需要的，直接進行分析 不是必須進行 標準化處理 spss進行相關分析時，需不需要對資料進行z標...
spss中迴歸分析結果解釋不懂怎麼看
多元線性迴歸 1.開啟資料，依次點選 analyse regression，開啟多元線性迴歸對話方塊。2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數。3.設定迴歸方法，這裡選擇最簡單的方法 enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。4.等級資料...
用eviews進行一元線性迴歸，常數項t檢驗為負，迴歸還有意義沒
有意義的，因為常數項通過了5 水平下的顯著性檢驗。迴歸結果表明，模型擬合效果良好，可決係數r2 0.9635，表明gdp變化的96 可由 解釋。整體來看f檢驗值的伴隨概率遠小於顯著性水平0.05，說明方程總體線性關係顯著。對變數進行顯著性檢驗，觀察t統計量的伴隨概率也通過0.05的顯著性檢驗。估計結...