1樓：匿名使用者
表2的顯著性是整個方程的顯著性，說明各解釋變數總體上對因變數有線性影響。
表3的顯著性是各個變數的顯著性，說明你選擇的變數太多，有些變數對因變數沒有影響，可以逐步把最不顯著的變數去除，不能直接使用迴歸結果。
請及**價。謝謝！
二因素方差分析:如果spss的anova表中的兩個主效應sig都小於0.05,但互動作用的sig大於0.05,那要如何分析呢
2樓：匿名使用者
你可以再作一下「輪廓圖」看看，進一步分析為何互動作用無顯著差異。
3樓：匿名使用者
那就說明不存在互動作用啊，直接說明問題就行了
比較均值一切搞定
spss的sig.怎麼看，怎麼有時候大於0.05是符合假設，有時候又不符合
4樓：匿名使用者
◦如果sig.＞0.05，則無效假設（h0假設)成立，即組間無差別；
◦如果sig.＜0.05，則無效假設（h0假設)不成立，認為h1假設成立，即組間有顯著性差異。
spss獨立樣本t檢測中sig值小於0.05，但是t值接近3，大約在2.8～2.9之間，這
5樓：
1. 只看sig值，也就是p值就好了。
小於0.05就表明處理組和對照組存在顯著性差異。
t值大小不會影響顯著性結果判斷的。
2. sig.值就是對比t值和t檢驗臨界值的結果。
檢驗主要看判斷兩組間是否存在差異就可以啦。
至於是0和1之間的差異，還是10和100之間的差異關係不大。
二因素方差分析:如果spss的anova表中的兩個主效應sig都小於0.05,但互動作用的sig大於0.05,那要如何分析呢
6樓：匿名使用者
這個很正常啊
說明主效應有意義，互動作用沒意義
7樓：
可以再建立模型，排除互動效應
請教spss迴歸分析結果解讀
8樓：匿名使用者
首先看 方差分析表 對應的sig 是否小於0.05，如果小於0.05，說明整體迴歸模型顯著，再看下面的迴歸係數表，如果這裡的sig大於0.
05，就說明迴歸模型不顯著，下面的就不用再看了。
其次，在迴歸模型顯著的基礎上，看調整的r方，是模型擬合度的好壞，越接近1，說明擬合效果越好。這個在一般做**中，不需要管它的高低，因為**重在研究方法和思路的嚴謹性，導師不會追究你的結果是對是錯，你的資料本身就不一定有質量，所以無所謂，不必在意。
第三 看具體迴歸係數表中每個自變數 對應的sig值，如果sig小於0.05，說明該自變數對因變數有顯著**作用，反之沒有作用。
9樓：中子
說明一下各個符號，constant的意思是常量，實際上就是迴歸方程的截距，也就是自變數為0時因變數的取值，如果你的方程是標準化的，且因變數是正態分佈的，那麼常量會變成0，也就是沒有截距。b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.
05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
標準誤表示由於抽樣誤差所導致的實際值和迴歸估計值的偏差大小，標準誤越小，迴歸線的代表性越強
希望對您有用
線性迴歸中有的有的自變數sig大於0.05怎麼調整
10樓：青檸檬的心酸
一個sig大於0.05，一個小於0.05，這是正常的，說明大於0.05的對因變數沒有顯著的影響
而要比較迴歸係數的大小 要看後面的標準化迴歸係數，因為前面帶常數項的迴歸係數是帶有單位的，所以無法判斷迴歸係數的大小
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