效度分析Sig不为0

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/18 04:42:36
请问下用SPSS做线性回归后,继续做逐步回归分析后,sig还是为0.06.这种情况下是不是说明做法错误?谢谢

这个没有是否错误这一说法,sig>0.05,只能说明你选的自变量对于因变量没有什么解释或预测作用.当然也可能是自变量之间仍然存在共线性的问题,这个时候可以采用因子分析来解决,当然前提是你的自变量和数据

用SPSS做回归分析,得到的t值和sig值都是空白,怎么回事?

因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:会不会是数据有问题造成的呢

SPSS分析结果相关系数很小,但sig值很小,怎么理解呢?

看sig的值小于0.05,甚至是小于0.01,说明两者之间的确存在显著的相关,只不过相关值不大罢了,就这么说就好了再问:谢谢您的热心回答。可是我觉得如果说两者之间存在显著的相关,那相关系数应该很大啊为

SPSS独立样本T检验分析:如果方差是齐性的,sig

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问:这个我知道,我就是想问方差齐性,t检验结果sig

spss回归分析中 模型的 常量 sig值高于0.05 这个回归还有效么?

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:

spss 回归分析结果F的sig.0.

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

spss分析中 常数项constant sig值为0.89 是常数项不显著吗?模型有效吗

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

SPSS做相关分析,kendall做出来的相关系数0.093,sig为0.04,在置信度为0.05时相关性是显著地.怎么

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

我做的spss多元线性回归分析中sig比较大 怎么调整数据

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

SPSS用逐步回归分析后,能使sig值变小么

enter是全部进入有的自变量可能不显著选stepwise逐步回归设置显著性OUT进出变量的SIG不变有的自变量因素相关性强方程的SIG会变做多重共线性诊断逐步回归删除变量等应该比较好了

spss 回归(线性)分析,sig值 太大怎么办啊?

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问:先做“要因分析”,然后以分析出的“要因1,2,3,4”为变量进行回归分析。结果,“要因1”sig为零,“要因2,3,4”sig值却都严重偏大!

多元线性回归分析.常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不

常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不?第一,常量估计值并不是负的,而是6.353.第二,其它的解释变量中,有三个系数是负值,这说明,这些自变量与因变量是反向即负

肯德尔相关系数为0.259,sig双侧为.000**.在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的.

受教育2和获工作时间9的相关系数在.001水平显著,相关系数为0.259,这应该是统计上的标准表达方式.这个结果就表明这两个变量具有共变关系,受教育2越高,获工作时间9越高.这样解释就行了吧另外好像一

spss中sig值全部为0?这是什么问题?急,谢谢

sig的值代表显著性检验的P值,一般情况下,如果P值大于0.05,说明差异不显著或没有意义,如果P值小于0.05,说明差异显著或方程具有意义.再问:我是问全为0咋办?求解~再答:全为0说明P值小于0.

用SPSS相关性分析,得到的sig是空白,怎么回事?

2个例数太少了啊再问:只有两个样本啊,两个数据,这个怎么解决啊?再答:做不了相关

在Matlab里,我的t=0:0.005:1; sig=80*sin(10*pi*t)*sin(60*pi*t);运行不

点乘t=0:0.005:1;sig=80*sin(10*pi*t).*sin(60*pi*t);这样才是正确的,我试过了

catia曲面曲率分析分析不出来 为0?

你分析的那个面,是曲面吗?如果是平面的话,曲率是可以为零的