Question

SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好

Answer 1

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卖宴检验，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）对求得的回归方亏配碰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销谈程进行预测和控制。

以上内容参考：百度百科-回归分析

Answer 2

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弊昌谨性，导师不会追租嫌扒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，反之没有者棚作用。

Answer 3

看回归系数，r2等

Answer 4

• 非标准化系数（B）：非标准化回归系数。回归模型方程中使用的是非标准化系数。
  

• 标准化系数（Beta）：标准化回归系数。一般可用于比较自变量对Y的影响程度。Beta值越大说明该变量对Y的影响越大

• t值：t检验的过程值，回归分析中涉及两种检验（t检验和F检验），t检验分别检验每一个X对Y的影响关系，通过t检验说明这个X对Y有显著的影响关系；F检验用于检验模型整体的影响关系，通过F检验，则说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。此处的t值，为t检验的过程值，用于计算P值。一般无需关注。

• p值：t检验尺培所得p值。P值小于0.05即说明，其所对应的X对因变量存在显著性影响关系。

• VIF值：共线性指标。大于5说明存在共线性问题。

• R²饥咐：决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。

• 调整R²：调整后的决定系数，也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²更为准确。

• F检验：通过F检验，说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。分析时主要关注后面的P值即可。

• D-W值：D-W检验值，Durbin-Watson检验，是自相关性的一项检验方法。如果D-W值在2附近（1.7~2.3之间），则说明没有烂困纯自相关性，模型构建良好。

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。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。

第四步：写出模型公式

第五步：对分析进行总结

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