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F检验spss
F检验
的p值为什么是显著的?
答:
F是对回归模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断
F检验
是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作用的检验,具体是否显著 仍然看后面的p值,若p值<0.05...
方差齐性检验 spss
结果怎么看
答:
一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差齐性的假设成立,因此方差分析的结果应该值得信赖;如果sig值小于或等于0.05,方差齐性的假设就值得怀疑,导致方差分析的结果也值得怀疑。
F检验
中的P值是什么意思?
答:
F检验
中的P值是什么意思?方差分析又称“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验, 方差分析的基本思想是:通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。根据研究中自变量X的不同,方差分析又可以进行细分。X的个数为一个时,我们称之为单...
SPSS
中回归分析结果解释,不懂怎么看
答:
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 ...
关于多元线性回归用
spss
分析后结果该怎么看
答:
第一步:首先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。第二步:分析X的显著性 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。第三步:判断X对Y的影响关系方向及影响程度 结合回归系数B值,对比分析X对Y的影响程度。
SPSS
单因素方差分析做显著性分析,用Duncan方法,出来的结果是看哪一部 ...
答:
出来的结果参照下面的表格就可以了。原来的3个处理组,被分别放入了3个子集,即1,2子集间差异显著(P<0.05),1,3子集和2,3子集相同。每个子集只有1个字母,各处理间差异都显著。在处理2、3、1的时候,把它们分别标成a、b、c就可以了。如果一个子集中包含了两个或以上的处理,就标成一样的...
用于
检验
线性回归方程可信度的统计量等于
答:
其次,对于已知数据集进行数据预处理并完成方差分析表(ANOVA),其中包括回归平均方(SSR)、残差平均方(SSE)和总方差(SST),根据这些平均方来计算出F值。最后,使用现有的统计软件包(如
SPSS
或Excel)来确定
F检验
的显著性水平。如果通过F检验的显著性水平检验发现,计算得到的F值大于设定的显著水平,...
spss
中r方为多少才可靠
答:
0.3到0.5之间。R方的高低不是判断模型好坏的很好的依据,主要看所估计阐述的符号是否与理论相符及其是否显著(t检验),模型总体显著性如何(
F检验
),还有d-w统计量等。其实一般大于0.3就ok了,虽然越大越好,但是0.5太高了一般很难达到。
SPSS
(StatisticalProductandServiceSolutions),"统计产品与...
逻辑回归和线性回归的区别是什么?
答:
一、性质不同 1、逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同 1、逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、线性回归:常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域...
方差分析小结
答:
在进行t测验时,需要考虑方差是否相等,可以用
F检验
进行分析。 U测验和t测验 u测验 :利用u分布进行的假设测验,总体方差已知或者方差未知但大样本; t测验 :利用t分布进行的测验,总体方差未知,是小样本。 u测验就是根据标准化正态分布的原理进行计算的,u测验是在总体方差为已知,或方差未知单样本容量相当大,可以用...
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