1樓：網友
spss 多元線性迴歸結果中，結果**列出了自變數的顯著性檢驗結果，結果輸出**中列出了迴歸模型的偏回歸係數（b）及其標準誤（，標準化偏回歸係數（beta），迴歸係數檢驗的t統計量及其p值（sig.）。
係數模型下的1表示模型的序號。
1、t表示使用單樣本t檢驗的t值。
2、sig表示t檢驗的顯著性檢驗稿臘p值，小於的則說明自變數對因變數具有顯著影響。
3、b表示各個自變數在迴歸方程中的偏回歸係數，負值表示自變數對因變數有顯著的負向影響。
2樓：網友
sig值，也稱p值友逗，或者顯著性值。一般情況下該值小於說明具有影響或者差異等，建議以每個方法為準。舉個例子來說明：
從上表可知，利用相關分析去研究work1和work2, ee1, ee2, ee3, dp1, dp2共6項之好配賣間的相關關係，使用pearson相關係數去表示相關關係的強弱情況。具體分析可知：
work1與work2, ee1, ee2, ee3, dp1, dp2共6項之間全部均呈現出顯著性，相關係數值分別是， ,並且相關係數值均大於0，意味著work1與work2, ee1, ee2, ee3, dp1, dp2共6項之間有著正相關關係。
結果如下：<>
從上表可知，將ee3,work1,work2,ee2作為自變數，而將ee1作為因變數進行線性迴歸分析，從上表可以看出，模型公式為：ee1= + 模型r方值為，意味著ee3,work1,work2,ee2可以解釋ee1的變化原因。對模型進行f檢驗時發現模型通過f檢驗(f=，p=<，也即說明ee3,work1,work2,ee2中至少一項會對ee1產生影響關係，另外，針對模型的多重共線性進行檢驗發現，模型中vif值全部均小於5，意味著不存在賣老著共線性問題。
spss中sig是什麼意思
3樓：生活家馬先生
spss分析中sig表示：方差分析，採用f檢驗的方法進行，結果中的f值表示的是採用f檢驗公式得到的乙個具體數值，按照這個數值查表或其他方法得到相應的p值，即為sig。
所以在結果中一般不去看f值，而是去看sig。一般檢驗水準為。如果sig小於就表示p小於。結果由統計學差異。
專業上，p 值為結果可信程度的乙個遞減指標，p 值越大，我們越不能陵罩拆認為樣本中變數的關聯是 總體中各變數關聯的可靠指標。p 值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如 p= 提示樣本中變數關聯有 5% 的可能是由於偶然性造成的。 即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約 20 個實驗中有乙個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
這並不是說如 果變數間存在關聯，我們可得到 5% 或 95% 次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究悶如和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領 域， 的 p 值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
spss多元線性迴歸結果表達什麼內容？
4樓：網友
舉個例子進行說明。
在「工資影響因素」的調查問卷中，調查了每個人的起始工資、工作經驗、受教育年限、受僱月數、職位等級以及當前工資六個方面。目的是建立以當前工資為因變數的迴歸模型，並得出結論。
模型結果
從上表可知，將起始工資，受教育年限，工作經驗，職位等級作為自變數，而將當前工資作為因變數進行線性迴歸分析，從上表可以看出，模型公式梁御為：當前工資= + 起始工資 + 受教育年限工作經驗 + 職位等級。
上圖所示，迴歸方程的常數項約為，以及起始沒渣殲工資、受教育年限、工作經驗以及職位等級的非標準化係數分別為.819。表中4個變數的p值均小於，並且vif值均正常，因此4個變數可以顯示在模型中。
起始工資、受教育年限、工作經驗以及職位等級的標準化係數分別為.415. 標準化係數一般可用於比較自變數對y的影響程度。
係數值越大說明該變數對y的影響越大。可以看出模型中職位等級對當前工資影響較大。
上圖為殘差正態分佈圖（p-p圖），由上圖可以看出枯衝殘差的分佈符合大致正態分步。說明迴歸結果就資料而言是較為可靠的。
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