spss效度分析结果解读

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

Independent-SamplesTTest过程用于进行两样本均数的比较,即常用的两样本t检验.可以看到：该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两总体方差是否齐,这里

阴性结果,差异不显著.

SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）,“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalP

显著性（双侧）也即P值为0.028

这是对残差情况进行描述.因为做回归时要求残差独立、正态等,要满足这个条件才行

一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

卡方检验的结果只能说明两检验结果之间有一定的相关性,但不能说明是否有一致性.一般认为当kappa值大于等于0.75时两者的一致性较好.

Logisticregression啥时候讨论过R方,只听过近似的Cox系数,一般都是讨论AIC值的,或者看你的Deviance,因为AIC的取值就是Deviance与自由度权衡后得出的值,服从卡方分

R和R方都足够大,说明拟合度较好.方差分析中代表显著性的p值为0,小于0.05的标准,此模型成立.回归系数中每个变量的p值都小于0.05,说明每个变量均对因变量有影响,模型成立.

一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显

主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故：1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.

这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearsoncorrelation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的

你这是单侧检验啊,你做的对不对?

别下载下边那个,一看就是木马.你这个最后一行是显著性,用来判断你的各个系数是否有意义.小于扥等于0.05认为有统计学意义.你这个都不怎么样.非标准化系数B下边那个是你的方程的自变量的系数.ppv课视频

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

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