请教下这个SPSS的多元线性回归结果Variable B SE B Beta T Sig TX1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495这个结果中的B 、SE B、Beta、T、SigT分别是什么
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 11:46:43
请教下这个SPSS的多元线性回归结果Variable B SE B Beta T Sig TX1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495这个结果中的B 、SE B、Beta、T、SigT分别是什么
请教下这个SPSS的多元线性回归结果
Variable B SE B Beta T Sig T
X1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887
X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144
(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495
这个结果中的B 、SE B、Beta、T、SigT分别是什么意思啊?
另外,样本数为58的模型,若Adjusted R2=0.248,Std Error=0.382,F=4.757,Sig F=0.001,那么是不是代表这个回归模型不成立?
请教下这个SPSS的多元线性回归结果Variable B SE B Beta T Sig TX1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495这个结果中的B 、SE B、Beta、T、SigT分别是什么
B 为方程的b,如0.068701即为x1前的样本回归系数b1,-2.856476为b0.该方程可写成y=-2.856476+0.068701x1+0.183756x2
SE B为各b的标准误.
beta为b的标准化回归系数.
T为用t检验法对方程进行假设检验以说明其有无统计学意义的t值.
SigT为t值对应的P值,以跟α=0.05做比较.如本题只有x2的有意义(因为它的sigT=0.0144小于0.05)
第2个问题的sigF=0.001,小于0.05,说明拒绝无效假设H0,接收H1,说明该回归模型成立,而不是不成立.
(H0是假设该方程无意义,H1是假设该方程有意义)
我觉得虽然从假设检验来看X2(P0.0144),方程P(0.001)都是有意义的,但是Adjusted R2=0.248,也就是说这个方程只能解释变量的24.8%,拟合度太差了,一般Adjusted R2要大于80%才说明建模比较有效,24.8%的话方程基本上是没什么意义的。