论文回归分析结果表格的解释

问：SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好

1. 答：对模型整体情况进行分析：包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
   回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告。
   分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。
   回归分析研究的主要问题是：
   （1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
   （2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
   （3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
   （4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
   以上内容参考：
2. 答：首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。
   其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。
   第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。

问：SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

1. 答：首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
   回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
   然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
   最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
   希望对您有用
2. 答：对模型整体情况进行分析：包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
   前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数0.516，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加0.516个单位。后面的sig值小于0.05，说明系数和0的差别显著。
   B，看模型系数，然后看B后面的SIG，发现公司道德变量不显著；再看R2，看模型拟合度，可以看出，模型拟合效果很差；多元回归模型还要看方差分析，发现模型整体有效。
   Stepwise Regression逐步回归
   在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。
   以上内容参考：
3. 答：看coeffuenthesig即可，

问：excel回归分析的结果各项都代表着什么？

1. 答：Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。
   R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
   Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。
   标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。
   观测值：有多少组自变量的意思。
   excel回归分析的使用方法：
   1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
   2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。
   3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
   4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。 
   5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。
2. 答：A、Multiple R：x和y的相关系数r，一般在-1~1之间，绝对值越靠近1则相关性越强，越靠近0则相关性越弱;
   B、R square：x和y的相关系数r的平方，表达自变量x解释因变量y变差的程度，以测定量y的拟合效果;
   C、Adjusted R Square：调整后的R square，说明自变量能说明因变量百分比，和B的区别在于，通常一元回归的时候看B项多，而多元回归时候看C项多；
   D、标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好；
   E、观察值：用于训练回归方程的样本数据有多少个；
   具体如下：
   方差分析，主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果
   A、主要关注回归分析这一行的Significance F（F显著性统计量）的P值，以统计常用的0.05显著水平为例，这里的2E-12明显小于P=0.05，则F检验通过，整体回归方程显著有效；
   B、具体各参数含义如下：
   &lt;img src=";
3. 答：Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。
   R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
   Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。
   标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。
   观测值：有多少组自变量的意思。
   excel回归分析的使用方法：
   1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
   2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。
   3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
   4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。
   5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。