spss回归分析的数据怎么看？

Question

如题所述

Answer 1

spss回归分析结果看法：
1、回归模型的拟合度：查看模型摘要表格中的R²（决定系数），以评估模型对数据的拟合程度。R²值越接近1，说明模型对数据的拟合越好。
2、显著性检验：通过查看ANOVA表格中的Sig.（显著性水平）值，判断回归模型是否显著。若Sig.值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为回归模型显著。
3、回归系数：在回归系数表格中，可以查看每个自变量的回归系数（B值）、标准误差（Std. Error）以及相关的显著性水平（Sig.）。回归系数表示自变量与因变量之间的关系，正值表示正相关，负值表示负相关。若Sig.值小于预设显著性水平（如0.05），则认为该自变量对因变量的影响显著。
4、多重共线性检查：如果回归模型中包含多个自变量，需要检查多重共线性问题。查看回归系数表格中的容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF），以评估自变量间的多重共线性。通常，容忍度值小于0.1或VIF值大于10表示存在多重共线性问题，需要对模型进行调整。
5、残差分析：残差是观测值与预测值之间的差值，可以用于评估模型的预测能力。在SPSS输出窗口中，可以查看残差的正态性、独立性和方差齐性等图表，以判断模型是否符合回归分析的基本假设。
spss回归分析结果注意事项：
1、不要把相关性和因果关系混淆。回归分析可以显示变量之间的相关性，但不能证明因果关系。
2、需要检查回归模型的假设是否满足，如线性性、正态性、同方差性等。如果假设不成立，就需要使用其他回归方法或者进行变量转换。
3、需要注意多重共线性的问题。多重共线性指的是自变量之间存在高度相关性，这会影响回归系数的估计值和标准误的准确性。可以通过检查VIF（方差膨胀因子）来判断是否存在多重共线性。