spss线性回归分析怎么解读？

SPSS线性回归分析的主要结果解读如下:

1. 模型概况:R方和校正后的R方表示模型的解释力,范围是0-1,值越大说明模型拟合效果越好。F值如果达到显著水平,表示模型整体效果显著,回归方程有一定参考价值。

2. 标准化回归系数:表示各自变量对因变量的影响程度,绝对值越大,影响力越大。正号表示正相关,负号表示负相关。

3. t值:用于检验各自变量的回归系数是否显著。如果t值的绝对值大于2或达到一定的显著水平(如0.05),则说明该变量线性关系显著,应保留在回归方程中。

4. 准确性检查: Durbin-Watson值在1-3之间则说明线性回归模型不存在自相关问题。VIF小于5,表示不存在多重共线性问题。残差图呈现随机分布,不存在非正常性问题。

5. 回归方程:根据各变量的回归系数可以建立回归方程,用来预测因变量的值。回归方程中系数未达到显著水平的变量,可以考虑删除。

6. 预测效果:通过比较预测值与实际观察值之间的差距,检查模型的预测能力。MAPE值在10%以内,则预测效果较好。

所以,总体来说,SPSS线性回归要重点解读模型概况(R2、F值)、标准化回归系数和t值(判断变量的显著性)、准确性(DW值、VIF值、残差图)、回归方程和预测效果(MAPE)等结果,才能全面检验回归模型的效果和判断哪些变量应加入或删除回归方程。这些结果综合判断可以为模型的修正和改进提供依据。

希望上述分析能对您学习SPSS线性回归有所帮助。如有任何其他问题,欢迎提出讨论。