问下，spss回归分析得出的R方值、F值、t值各有何含义，数值大小有何含义？

Posted 2023-04-13

请哪位大虾，帮忙指点下，用spss拟合的模型如何确定，如何判定模型是否有效?

R square是决定系数,意思是拟合的模型能解释因变量的变化的百分数,例如R方=0.810,表示拟合的方程能解释因变量81%的变化,还有19%是不能够解释的.

F值是方差检验量,是整个模型的整体检验,看你拟合的方程有没有意义

t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验,看它的beta值β即回归系数有没有意义

F和t的显著性都是0.05,

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

决定系数，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。如某学生在某智力量表上所得的 IQ 分与其学业成绩的相关系数 r=0.66，则决定系数 R^2=0.4356，即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。

扩展资料：

原理：

表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.

决定系数并不等于相关系数的平方。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，

由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。

决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R2

决定系数的大小决定了相关的密切程度。

当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。

在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和，SSE (error sum of squares) 为残差平方和。

注意：以下不同名字是同一个意思，只是表述不同

回归平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)

残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (residual sum of squares) =SSR(sum of squared residuals)

总离差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares)

注意：两个SSR的不同

SSE+SSR=SST

RSS+ESS=TSS

意义：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

取值意思：

0 表示模型效果跟瞎猜差不多

1 表示模型拟合度较好（有可能会是过拟合，需要判定）

0~1 表示模型的好坏（针对同一批数据）

小于0则说明模型效果还不如瞎猜（说明数据直接就不存在线性关系）

参考资料：百度百科-决定系数

参考资料：百度百科-spss

参考技术A

1、R square（R方值）是决定系数，意思是你拟合的模型能解释因变量的变化的百分数，例如R方=0.810，表示你拟合的方程能解释因变量81%的变化，还有19%是不能够解释的。

2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看它拟合的方程有没有意义。

3、t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义。

R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。

扩展资料

回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan-Meier法以及Cox回归）。

《SPSS回归分析》对运用SPSS进行回归分析的介绍，目的是让读者对于这方面的基础知识有一个初步了解和掌握，有经验的读者藉此可在数据挖掘（例如，利用Clementine）领域独立地继续学习新知识

参考资料来源：百度百科-SPSS回归分析

参考技术B R square是决定系数，意思是你拟合的模型能解释因变量的变化的百分数，例如R方=0.810，表示你拟合的方程能解释因变量81%的变化，还有19%是不能够解释的。
F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看你拟合的方程有没有意义
t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义
F和t的显著性都是0.05， 参考技术C r方是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05.
你可以自学下，实在没时间可以找我 参考技术D 在对数据进行回归计算分析的过程中，这些数字分别代表的就是这一个回归方程的准确度，也就是对数据预测的准确度。

spss回归分析结果解读

请问spss回归分析数据都是怎么看的，谢谢！
以payout（现金股利支付率）为自变
ROA

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

SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。

参考技术A 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 参考技术B R=0.641，说明拟合效果还行，其概率小于0.05，说明方程系数不全为零；各个自变量sig.小于0.05的说明自变量对因变量有显著影响，影响正负你要看系数正负；相反，各个自变量sig.大于0.05的说明自变量对因变量无显著影响。追问

那请问那个F值表示了什么意思？

追答

F值表示什么不用理他，关键看F检验的sig.的大小，跟之前说的一样，概率小于0.05，说明方程系数不全为零。注意这里的系数不是一个变量的系数，是方程中所以变量的系数。不用看F值。