spss线性回归分析结果怎么看
SPSS线性回归分析结果解读主要包括以下几个方面:
1. **模型拟合程度** :
- R方(R²)值表示模型对数据的拟合程度,越接近1,模型拟合越好。
2. **回归系数** :
- 回归系数(B值)表示自变量对因变量的影响程度。正系数表示正相关,负系数表示负相关。
3. **显著性检验** :
- p值检验自变量对因变量的影响是否显著。通常,p值小于0.05表示影响显著。
4. **多重共线性检验** :
- VIF(Variance Inflation Factor)值检验自变量间是否存在多重共线性。VIF值大于10通常表示存在较强的共线性。
5. **残差分析** :
- 残差分析包括分布情况、正态性检验、方差齐性检验等,用于检验模型是否满足线性回归的基本假设。
6. **其他指标** :
- 调整R方、标准误差等,评估自变量对因变量的解释力度和模型的精度。
7. **诊断分析** :
- 包括多重共线性、异方差性、自相关等,用于判断模型是否存在问题并进行修正。
8. **散点图** :
- 用于直观检查因变量和自变量之间是否存在线性关系。
解读SPSS线性回归分析结果时,应综合考虑上述指标,以得出全面准确的结论。