怎样描述两组SPSS一元回归的差异性

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

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

把只有自变量的数据在原始数据最下方输入进去,但是没有因变量的然后重新进行回归分析,在选项中选择预测标准化或非标准化值就出来了再问：谢谢你,只有未标准化下的结果和手工算出来的基本一样,应该是精确程度不同

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

主要看t值和sig值sig是最重要的但不要忽视R2和F值我替别人做这类的数据分析蛮多的

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

假设线性回归方程为：y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(

从输出表看,这是个多元线性回归的分析结果啊!第一列显示了有6个自变量（第一行是常数项）,因变量是什么楼主没有显示出来.第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数.第三列是回归系数的标准误差.第四列是标

列方程需要的是表3,即表题是“系数”的那个表.具体而言就是：人均净利润=14403.479+453037.528*技术人员密度(22912.153)(147215.653)T统计量用来观测回归系数是否

相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决

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.

一个自变量一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点直接使用的.至于判断线性方

你的问题不太明确.一般来说,个人常用的方法有两种（前提是每个题的选项都是一致,如都为测量态度的五级,从非常不同意到非常同意）：累加形成新变量.可将一组同性质的题目每题的选项分别按照非常不同意=1,比较

统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个

一元回归总是可以做的,只是当斜率太小接近于0时,没太大意义而已,你用spss做一下就知道结果了.

1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（六个月后涨跌额）55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无

R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值

调整的判定系数Rsquare=0.220,说明你的的自变量只能解释因变量变化的22%,这是回归模型的解释力度（本例来看,方程的解释能力并不是很强）；方差检验的结果sig=0.002

你直接用SPSS的菜单上的回归就可以做了,有向导的,你跟着做就是了,最后就会得到结果,至于99.7%的参数中间有一步你可以自己改参数的

F值不知道呢P可以这样描述：矫正模型显著性为XXX,即该模型是显著/不显著的.从因素的显著性水平为XXX,表示拒绝/不拒绝原假设,即α1,α2,α3……中至少有一个不等于0/不拒绝α1,α2,α3……