1樓：匿名使用者
這裡說的 t 值是不是對係數做顯著性檢驗（原假設是該回歸係數為0，備擇假設是該回歸係數不等於0）的檢驗統計量的值？如果是這個檢驗統計量的值，那麼這個值很大即說明應該拒絕原假設，相應的係數顯著不為0，對應的 p 值應該很小。在對計算結果做解釋的時候，不需要特別的說明，只說這個迴歸係數顯著不為0就可以了。
spss裡做多元迴歸分析，t值是多少說明結果顯著呀，我是初學者
2樓：呂秀才
是的 就像你說bai的，單單知道dut的大小並無法判zhi斷是否有顯著性差異dao，必須要
內看sig的值
sig一般判斷標準是容0.05，也有0.01和0.001，根據不同學科要求而不同
只要小於指定的標準 那就是顯著了，大於指定的標準 就是不顯著 僅此而已
3樓：匿名使用者
sig，也就是p，是根據t來算出的
看了你的問題，就知道你完全不懂統計，不建議你自己做，否則會錯的一塌糊塗
p越小就是越顯著
我經常幫別人做資料分析的
spss迴歸分析t、f值分別代表什麼呀？
4樓：統御近距離
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義
t值是對每個自變數進行一個接一個的檢驗（logistic迴歸），看其beta值，即迴歸係數是否有意義
f和t的顯著性均為0．05，
迴歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss迴歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、迴歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序迴歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox迴歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。2023年，斯坦福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
擴充套件資料：
原理：這種表示取決於變數y中可由控制變數x解釋的變化百分比。
決定係數不等於相關係數的平方。這個和相關係數之間的區別是如果你去掉｜，r｜等於0和1，
由於r2
決定係數：在y的平方和中，x引起的平方和所佔的比例為r2
相關程度由決定係數的程度決定。
在多元迴歸分析中，決定係數為路徑係數的平方。
表示式：r2＝ssr／sst＝1－sse／sst
其中：sst＝ssr＋sse，sst （total sum of squares）為總平方和，ssr （regression sum of squares）為迴歸平方和，sse （error sum of squares） 為殘差平方和。
5樓：匿名使用者
t值、f值都是判斷顯著性的過程值，重點看p值即可。
f值用於判定模型中是否自變數x中至少有一個對因變數y產生影響,如果呈現出顯著性（看p值）,則說明所有x中至少一個會對y產生影響關係。
t值用於判斷每個自變數的顯著性，如果顯著則說明該變數對模型有顯著影響。
可是使用spssau進行分析，直接得出文字結果及標準格式資料。
6樓：匿名使用者
r表示的是擬合優度，它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。但是，你的r值太小了。
t的數值表示的是對迴歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
如果，你只改r值，我想是可以看的出來的。你的f的值和t的值都是有問題的，如果只改r值，怎麼可能在f的值和t的值都不合理的情況下，擬合優度卻突然變的很高。
7樓：陶李昶
首先r太小
f值是整個迴歸模型的顯著性
t是各個自變數的顯著性
你這裡沒有給出各個自變數的，你可以把裡面的迴歸不好的自變數剔除掉再回歸試試
另外sig太大了，你這模型是無效的
8樓：我是老才不壞
你這是**的問題。給你找個人，你問他吧。巴菲特股神巴菲特，想必你對這個人是知道的。你請他吃頓飯，然後和他切磋交流**那個是大神的，什麼都知道。
9樓：謙瑞資料論壇
1、r方是代表擬合度的，一般而言，財務資料或者經濟類資料，擬合度要到50%才算是擬合較好，你的這個運算結果r方只有0.171，即擬合只有17.1%，擬合是不太好的。
2、線性迴歸運算結果中的anova分析，本質上是檢驗整個迴歸方程是否顯著，即整體而言，參與本次研究的自變數是否可以顯著影響因變數。按照你的運算結果，anova檢驗得出的f值和p值結果不好，p>0.05，意味著整體而言，你的模型無效，即自變數不能顯著影響因變數。
3、迴歸係數表coefficients，裡面的t檢驗是檢驗迴歸係數是否顯著的，即某一個自變數是否可以顯著影響因變數，是通過t檢驗實現的；前面的anova中的f檢驗是檢驗整體而言所有自變數是否可以顯著影響因變數的。按照你的資料，只有「自然人持股比例」的迴歸係數通過了t檢驗，p=0.031<0.
05，但是僅僅只有這一個自變數顯著影響因變數是沒有多大作用的，因為結合擬合度不好，且整體迴歸方程不顯著（f檢驗沒通過），你建立的這個迴歸方程是無效的。
spss 多元線性迴歸分析 幫忙分析一下下圖，f、p、t、p和r方各代表什麼？？謝謝~
10樓：薔祀
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。
r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。
t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值＜0.05，說明該自變數的影響顯著。
擴充套件資料：
多元線性迴歸的基本原理和基本計算過程與一元線性迴歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這裡只介紹多元線性迴歸的一些基本問題。
但由於各個自變數的單位可能不一樣，比如說一個消費水平的關係式中，工資水平、受教育程度、職業、地區、家庭負擔等等因素都會影響到消費水平，而這些影響因素（自變數）的單位顯然是不同的，因此自變數前係數的大小並不能說明該因素的重要程度。
更簡單地來說，同樣工資收入，如果用元為單位就比用百元為單位所得的迴歸係數要小，但是工資水平對消費的影響程度並沒有變，所以得想辦法將各個自變數化到統一的單位上來。前面學到的標準分就有這個功能。
具體到這裡來說，就是將所有變數包括因變數都先轉化為標準分，再進行線性迴歸，此時得到的迴歸係數就能反映對應自變數的重要程度。這時的迴歸方程稱為標準迴歸方程，迴歸係數稱為標準迴歸係數。
spss for windows是一個組合式軟體包，它集資料整理、分析功能於一身。使用者可以根據實際需要和計算機的功能選擇模組，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。spss的基本功能包括資料管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。
spss統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、迴歸分析、對數線性模型、聚類分析、資料簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程。
比如迴歸分析中又分線性迴歸分析、曲線估計、logistic迴歸、probit迴歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性迴歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許使用者選擇不同的方法及引數。spss也有專門的繪圖系統，可以根據資料繪製各種圖形。
11樓：匿名使用者
先從最下面兩行說起
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。
r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。
t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值＜0.05，說明該自變數的影響顯著
spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看
12樓：中子
首先來說明各個符號，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
希望對您有用
13樓：匿名使用者
看coeffuenthesig即可，
請問在spss迴歸分析中，sig值.000，.002，.003分別應該在t值f值上標幾顆星星？如果
14樓：南心網心理統計
一顆星是小於0.05，兩顆星是小於0.01，三顆星是小於0.001.
15樓：匿名使用者
*** ** **或者** ** **
用spss做迴歸分析，得到的t值和sig值都是空白，怎麼回事？？？
16樓：匿名使用者
因為你不會spss操作，但是在那裡亂在點
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
問下，spss迴歸分析得出的r方值 f值 t值各有何含義，數
r square是決定係數,意思是擬合的模型能解釋因 變數的變化的百分數,例如r方 0.810,表示擬合的方程能解釋因變數81 的變化,還有19 是不能夠解釋的.f值是方差檢驗量,是整個模型的整體檢驗,看你擬合的方程有沒有意義 t值是對每一個自變數 logistic迴歸 的逐個檢驗,看它的beta值...
logistic迴歸分析中，or值很大，可行區間範圍很大是什
原因很多，例數太少，陽性陰性分佈不均等 請問您的問題解決了沒有，我現在也遇到了同樣的問題 logistic迴歸分析中or大意味著什麼 5 這個要結合你的資料賦值的，一般是or大於1就是危險因素 logistic迴歸or值是exp b lower和upper可信區間怎麼用文字解釋呀？那位高手幫我看看 ...
spss線性迴歸分析結果怎麼看,spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果
model summary 是對模型擬合效果的總結，r是相關係數，r2是決定係數，係數越大表面擬合效果越好。anova是方差分析，然後f檢驗 coefficients就是迴歸結果，得到的迴歸方程的係數 spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果 首先要f檢驗，如果f值右上角有 號，說明迴歸分析通過f檢驗，...