SPSS 多元回归分析，t检验，f 检验是什么，我的数据出来该怎么分析呢？请高手指教

Posted 2023-03-14

Anova(b)
模型 平方和 df 均方 F Sig.
1 回归 36.061 7 5.152 12.470 .000a
残差 37.595 91 .413
总计 73.657 98
a. 预测变量: (常量), 诱人的价格优势, 便捷的物流配送, 个性化的网站风格设计, 卓越的质量保证, 及时的客服响应, 完好快速的购买程序, 周密的隐私保障。
b. 因变量: 顾客满意度
系数(a)
非标准化系数 标准系数 相关性
模型 B 标准 误差 试用版 t Sig. 零阶 偏 部分
1 (常量) 1.023 1.513 .676 .501
个性化的网站风格设计 .340 .124 .310 2.741 .007 .235 .276 .205
完好快速的购买程序 .702 .231 .590 3.035 .003 .131 .303 .227
及时的客服响应 -.800 .215 -.834 -3.714 .000 -.200 -.363 -.278
周密的隐私保障 -.405 .265 -.335 -1.530 .130 -.036 -.158 -.115
便捷的物流配送 -.015 .206 -.014 -.073 .942 .030 -.008 -.005
卓越的质量保证 .801 .223 .600 3.587 .001 .264 .352 .269
诱人的价格优势 .086 .116 .064 .742 .460 .039 .078 .056
a. 因变量: 顾客满意度

众所周知，对于一元线性回归模型，F 检验与t 检验是等价的； 而对于二元以上的多元回归模型， 解释变量的整体对被解释变量的影响是显著的，并不表明每一个解释变量对它的影响都显著。
因此在做完F 检验后还须进行t 检验。

在建立多元线性回归模型时，t 检验是用于检验回归方程各个参数是否显著为0 的单一检验，F 检验是检验所有解释变量的系数是否同时为0 的联合检验。

t 统计量与F 统计量的构造原理及其概率分布都是不一致的，前者直接考虑参数的估计量是否“足够”接近于0，服从t 分布；后者则是从总离差平方和分解式出发，以回归平方与残差平方和的比值来推断解释变量整体对被解释变量的线性影响是否显著，服从F分布。因此，就一般而言，t 检验与F 检验不等相互替代。

事实上，在回归分析中，可能出现回归结果具有很高的F 统计量值，方程通过F 检验，同时所有解释变量均不能通过t 检验的情形； 也可能出现有些或全部解释变量通过t 检验，而方程却不能通过F 检验的情形。

若所有解释变量均通过t 检验，那么回归方程也能通过F 检验。如果回归方程不能通过F 检验，则至少有一个解释变量不能通过t 检验，但并不能推出所有解释变量均不能通过t 检验的结论。若所有解释变量均通过t 检验，那么回归方程也能通过F 检验。

以上回答全部摘自：《回归分析中t 检验与F 检验关系的进一步探讨》作者：靳庭良1，张宝青2
此处提出本人看法：可以理解为：t检验是检验单个变量对回归方程是否显著的，而F检验，是检验所有变量总体影响之和是否对回归方程的贡献显著。也因此，只有F检验通过，就可以采用此回归方程，认为此回归方程可以反映众多应变量的综合效应。而且，只是没有通过t检验的这几个自变量对此回归方程的影响不大。 不过除此之外，我们也可以采取另一选择，即：虽然通过F检验，但是t检验有几个是没有通过的，这时我们采用剔除这几个对回归曲线贡献为0的自变量，然后重新进行求线性回归方程，相当于SPSS求回归曲线方法里的stepwise法。（我的这些推论可以有较大问题，仅供参考，我也急于求解，希望有高手斧正！！） 参考技术A 不知道你的顾客满意度得分和每个指标得分各表示什么意思
如果都是分数越高，表示越好的话，那就说明有问题了
及时客服响应、周密隐私保障、便捷物流配送这三者得分与顾客满意度得分是成反比的

第一个anova的F和sig表示回归方程的拟合效果的，sig小于0.05。，说明回归方程通过检验，可以使用
下面的回归系数表格中的B和标准化的B为各自变量的回归系数，用来构建回归预测模型使用的，而T和sig值是用来检验该自变量是否具有显著预测效果的 参考技术B f检验效果很好 再看哪个相关系数大 相关程度比较高 就可以知道那项服务对顾客满意度的影响更大了

spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表啥？？谢谢~

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。

R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著。

扩展资料：

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。

更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。

具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数。

SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。

比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

参考资料：多元线性回归_百度百科

参考技术A 先从最下面两行说起
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著追问

F的值具体代表什么？还有ppi对应的t值小于0,说明什么呢？？谢谢~

追答

F不是说了么，就是方差分析的值，是对拟合的回归模型整体的方差检验值，它对应的下面的p值如果小于0.05 说明整个回归模型有显著作用，如果它对应的p＞0.05 说明拟合的回归模型无效。

t的值是负的 表示 对应的ppi对于因变量的影响是负的，就是ppi变大，因变量就变小，ppi变小 因变量就变大

追问

终于懂了！！！！谢谢你！

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