Question

能请教您spss回归分析结果的解读问题吗

我想请问constant那一行的数据是因变量的数据是吗？我能不能把上表的第一行constant数据换到下表里？？数据怎么样的是合适的？这个问题急需解决，先谢谢了~！

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Answer 1

说明一下各个符号，constant的意思是常量，实际上就是回归方程的截距，也就是自变量为0时因变量的取值，如果你的方程是标准化的，且因变量是正态分布的，那么常量会变成0，也就是没有截距。B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
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
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
标准误表示由于抽样误差所导致的实际值和回归估计值的偏差大小，标准误越小，回归线的代表性越强
希望对您有用

追问

谢谢你的回答~那T值即使越大越好是不是也有限制范围？多大的T值相对应的sig值会小于0.05？？

追答

t的绝对值大约等于2的时候应该就在0.05水平显著了，t也不是越大越好，过大的时候可能表明存在多重共线性，也就是自变量和因变量实际上是个相当重叠的概念，这时候你的回归就存在比较大的问题了。一般0.8以下的标准化beta值就算正常

追问

有点明白了，谢谢

追答

不客气，那就请您采纳吧

Answer 2

constant代表常数项。
关键不是数据是否合适，而是模型结果好坏。
从sig.值，上面的表结果不好，三个自变量的系数都大于0.05，,都没有通过检验。
下一个表还可以，资产负债率和审计意见的系数通过了检验。