Question

回归系数显著性比较

如何比较系数的显著性？哪些系数是较显著，哪些较不显著？比较方法是怎样？

Answer 1

显著性比较看sig列，如果这列的值小于0.05，就代表系数显著，按照这个标准，结果中的回归系数没有显著的表现。

常用的显著性水平有三种，0.1,0.05，0.01.spss中最喜欢的是0.05.在这个表中，显著性看sig那列，如果这列的值小于0.05，就代表系数显著，按照这个标准，你的结果里面没有一个是显著地。

回归系数（regression coefficient）在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

1、相关系数与回归系数：

A 回归系数大于零则相关系数大于零

B 回归系数小于零则相关系数小于零

（它们的取值符号相同）

2、回归系数：由回归方程求导数得到，

所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增；

回归系数<0，回归方程曲线单调递减；

回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。

Answer 2

比较的标准是与显著性平比较。一般显著性水平是给定的。常用的显著性水平有三种，0.1,0.05，0.01.spss中最喜欢的是0.05.
在这个表中，显著性看sig那列，如果这列的值小于0.05，就代表系数显著，按照这个标准，你的结果里面没有一个是显著地！
建议先做一下相关分析

追问

相关分析是变量之间的相关性吗？我想知道自变量对因变量的显著性可以吗？

追答

我建议你先看看统计相关的书，因为你提的问题很多在概念上市有问题的。显著性只有构造了统计量进行了检验才有的。
相关性之间是不存在显著性的。
自变量对因变量的显著性如果想知道，只有通过模型进行回归分析，再而进行系数检验才能知道答案。
你的图片里面的信息就是自变量、常数项对因变量的影响都不显著。之间不存在明显的回归关系。造成这样的结果往往是对变量基础性的把握不够。

追问

感谢

Answer 3

回归系数显著性比较
回归方程拟合优度的检验只能证明模型和样本数据之间的近似情况，但是不能检验模型中全部自变量对因变量的共同影响是否显著，所以需要进行回归方程的整体显著性检验，即检验因变量和所有自变量之间线性关系。SPSSAU中F检验如下：

从上表可以看出，离差平方和为162.149，残差平方和为152.062，而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中，统计量F=2.574，对应的p值小于0.05，被解释变量的线性关系是显著的，可以建立模型。