我想請教各位如何解釋這個多元回歸分析的結(jié)果。求指導(dǎo)！不勝感激！

ANOVA分析是去分析所有自變量對于因變量是否有預(yù)測作用的顯著性檢驗，而R方是所有自變量對因變量變異的解釋力大小，可以看做是一種效果量檢驗。你的ANOVA檢驗顯著性只是0.05水平顯著，但還是顯著了，如果你的樣本有代表性的話，這很可能就表明你的自變量有一定預(yù)測力，但預(yù)測能力不強。調(diào)整后的R方只有0.085，從側(cè)面印證了這種推測，另外單獨看你的三個自變量，也沒有達到顯著，也說明預(yù)測能力不算很強。 ANOVA那個分析和回歸分析由于不是一樣的統(tǒng)計方法，所以出現(xiàn)這樣的結(jié)果也屬正常 看結(jié)果主要還是要看單獨每個自變量的預(yù)測效果，所以你這個結(jié)果不大理想?？梢哉硪幌聰?shù)據(jù)之后再重新做過，比如去除掉無效問卷以及

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方差分析AnovA表格是基于方差分解來報告顯著性的，系數(shù)表中的自變量是否顯著是基于系數(shù)B是否顯著等于0而報告顯著性水平的，二者不能等同。（南心網(wǎng) SPSS）

用SPSS做多元回歸分析得出的指標(biāo)結(jié)果怎么分析??？

表一的r值是復(fù)相關(guān)系數(shù)，r方是決定系數(shù)，r方表示你的模型可以解釋百分之多少的你的因變量，比如你的例子里就是可以解釋你的因變量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回歸可不可信，你的sig是0。000，說明在0.01的水平上你的模型顯著回歸，方程具有統(tǒng)計學(xué)意義。表三的sig值表示各個變量在方程中是否和因變量有線性關(guān)系，sig越大，統(tǒng)計意義越不顯著，你的都小于0.05，從回歸意義上說，你這個模型還蠻好的。vif是檢驗多重共線性的，你的vif有一點大，說明多重共線性比較明顯，可以用嶺回歸或者主成分回歸消除共線性。你要是愿意改小，應(yīng)該也沒關(guān)系。 ppv課，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)專家，隨時隨地為你充電，來ppv

SPSS多元線性回歸輸出結(jié)果的詳細解釋

SPSS多元線性回歸輸出結(jié)果的詳細解釋 先說一句題外話，如果當(dāng)年在大學(xué)里數(shù)理統(tǒng)計等課程結(jié)合SPSS，SAS，R等軟件來講，應(yīng)該效果會好很多。 最近做了一些用SPSS進行線性回歸的實驗，還是感覺很多細節(jié)把握不好，這里結(jié)合我的實驗結(jié)果，以及網(wǎng)上別人的介紹總結(jié)一下，先貼幾張SPSS的輸出： 下面簡單解釋一下這三張圖中的結(jié)果： 第一個表模型匯總表中，R表示擬合優(yōu)度（goodness of fit），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。調(diào)整的R平方比調(diào)整前R平方更準(zhǔn)確一些，圖中的最終調(diào)整R方為0.550，表示自變量一共可以解釋因變量55%的變化（variance），另外

SPSS回歸分析結(jié)果該怎么解釋，越詳細越好

對模型整體情況進行分析：包括模型擬合情況（R2），是否通過F檢驗等。

回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變量的回歸系數(shù)的一個總體檢驗，如果sig<0.05，說明至少有一個自變量能夠有效預(yù)測因變量，這個在寫數(shù)據(jù)分析結(jié)果時一般可以不報告。

分析X的顯著性（P值），如果呈現(xiàn)出顯著性，則說明X對Y有影響關(guān)系。如果不顯著，則應(yīng)剔除該變量。結(jié)合回歸系數(shù)B值，對比分析X對Y的影響程度。B值為正數(shù)則說明X對Y有正向影響，為負數(shù)則說明有負向影響。

回歸分析研究的主要問題是：

（1）確定Y與X間的定量關(guān)系表達式，這種表達式稱為回歸方程；

（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；

（3）判斷自變量X對因變量Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進行預(yù)測和控制。

以上內(nèi)容參考：百度百科-回歸分析