1樓：匿名使用者
說明你的自變數裡沒有哪個變數與因變數有關係
解決辦法：1、重新做
2、先做一個相關矩陣或畫一個散點圖，看看你的變數之間到底是什麼關係
用spss做迴歸分析時，控制變數也要參與分析嗎？
spss中做迴歸分析時出現"沒有變數進入方程"怎麼辦
2樓：南心網心理統計
說明所有自變數與因變數都不存在顯著相關。
3樓：呂秀才
沒有辦法，或者是你的資料有問題，或者是變數之間本身就沒有因果
使用spss進行迴歸分析時有變數沒有進入迴歸方程為什麼 30
4樓：呂秀才
沒有進入迴歸方程的變數 說明對因變數沒有顯著影響
5樓：匿名使用者
你選擇的是進入法出現這個問題，檢查資料
你選擇的是逐步法，就是變數對因變數沒有顯著影響
統計專業
6樓：南心網心理統計
那可能是所有的變數都不顯著吧。
spss多元線性逐步迴歸分析結果顯示變數進入方程並且p<0.05 但是怎麼又出來一個排除變數的exclude variable
7樓：
這是正常現象。在spss多元線性逐步迴歸中，早先已經進入方程的變數可以又被踢出來。多元線性逐步迴歸要求能留在方程中的變數必須要同時符合2個條件：
一是對模型必需要有足夠的影響力，二是對不能方程中的其他變數產生明顯的影響（也就是造成共線性）。因此，雖然一個變數已經進入了方程，但隨後進入的方程其他變數與它形成了共線性的話，那麼原先已經入選的變數可以被剔除，尤其是在原先入選的變數沒有後面入選的變數影響力大，或者是原先入選的變數對模型中其他變數的影響力比後面入選的變數大的情況下更是如此。
spss元線性逐步迴歸可以詳細列出每一步的入選或排除變數，你只有檢查一下就可以知道到底是哪一個變數入選後就把你關注的變數剔除出來。
一般來說，被剔除出來的變數對模型的**不會造成明顯影響，如果被剔除出來的變數與後面的變數具有高度共線性的話，那麼基本就不會造成什麼影響；如果被剔除出來的變數與後面的變數具有中度共線性的話，那麼多多少少會有一些影響，並且還會造成後面變數的剔除偏倚（後面變數的影響被高估）。
在spss中做相關分析時不顯著 ，但是卻在多元迴歸時進去了模型這是什麼原因？
8樓：匿名使用者
spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以回在分析時一次放入多個變答量，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成的，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關，是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
因此，普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。舉個例子，比如你考查變數a，b，c之間的關係，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變數，而與第三個變數無關，但如果是迴歸，迴歸裡a和b的相關是在減去c變數的效應之後的，b和c的相關是在減去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數關係不顯著,迴歸分析卻顯著了這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪
9樓：匿名使用者
有影響因素存在
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請教大神，使用spss做二元邏輯迴歸分析時，為什麼結果裡有部分變數不顯示？
10樓：司馬刀劍
如果你用了逐步法，那麼顯示的就是顯著的變數，很正常的
看起來你好像用了enter法，原則上是應該全部變數都進入的，但是如果部分變數的資料不對，也可能不能進入，具體資料給我看看吧
11樓：匿名使用者
來你好像用了enter法，原bai則上是應該全部du
變數都進入的zhi，但是如果部分變數的資料dao不對，也版
可能不能來你好像用了權enter法，原則上是應該全部變數都進入的，但是如果部分變數的資料不對，也可能不能進入，具體資料給我看看吧，具體資料給我看看吧
SPSS中，logistic迴歸分析得出的引數估計表中Exp
就是or值，某個因素變化一個單位，代表發病危險的增加exp b 1倍 多元logit用spss迴歸之後b和exp b 指的是什麼？exp 指的是優勢比，具體如下 logistic迴歸模型中的優勢比及其含義 在實際工作中，logistic迴歸結果的解釋不是直接針對迴歸係數 面是針對優勢比 ods ra...
SPSS統計時為什麼不相關的因素，做迴歸時反而是迴歸的
你要注意進入標準和剔除標準的設定 做專業資料分析，找我吧 當被解釋變數為0 1二值品質型變數時，建立一般的多元線性迴歸模型會出現問題 具體的問題有三點 1殘差不再滿足建立多元線性迴歸的假設條件 2 殘差不再服從正態分佈 3 被解釋變數的取值區間受限制 所以，當被解釋變數時0 1二值品質變數時，無法直...
SPSS的logistic迴歸分析中因變數 協變數及選擇變數
完運旺任春 在迴歸分析模型 y 0 1x 一元線性迴歸模型 中，y是被解釋變數，就稱為因變數。x是解釋變數，稱為自變數。表示為 因變數y隨自變數x的變化而變化。協變數是指那些人為很難控制的變數，通常在迴歸分析中要排除這些因素對結果的影響。選擇變數 即是條件變數，並且有個條件定義按鈕 rule 通過這...