发布时间:2024-08-29 10: 07: 00
品牌型号:联想ThinkBook
系统:windows10 64位旗舰版
软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0.2.0
SPSS是IBM公司研发的一款数据统计服务软件,可以帮助用户解决很多数据统计方面的问题,包括但不限于数据整理、数据分析、数据解决方案等。另外,通过SPSS还可以帮助用户检测数据里面的异常值,确保数据的有效性。下面给大家详细讲解,SPSS如何检验异常值数据,以及SPSS如何检验回归系数的显著性。
一、SPSS如何检验异常值数据
在进行数据统计分析的时候,不是所有的数据都是有效的,可能在数据中就会存在几个异常的数值,所以需要在进行数据统计分析之前,将这些异常的数据全部筛选出去。下面给大家讲解如何在SPSS中筛选数据中的异常值。
1.将需要进行异常值筛选的数据导入到SPSS中,点击“分析”菜单栏中“描述统计”下的“描述”选项。
2.在“描述”窗口,选中“将标准化值另存为变量”,并将要进行筛选的变量,移动到变量框中,点击“确定”按钮。
3.完成以上操作,会在数据显示页面新增一个“Z平均分”数值列,如下图所示。
4.在菜单栏点击“数据”菜单中的“个案排序”,在弹出的“个案排序”窗口,将“Z平均分”移动到排序依据框中,排列顺序选择“降序”,点击“确定”按钮。
5.完成排序设置,“Z平均分”数值就按照降序排列好了。如果数值大于0小于1,说明数值是正常的。从数据中可以看到最底部的三个,以及第一个“Z平均分”数值都不在正常范围内,说明这四个数据是异常值。
二、SPSS如何检验回归系数的显著性
进行数据统计分析时,对数据检验回归系数分析,可以得出数据的显著数值,以此评估回归模型是否适用。下面在SPSS给大家演示如何得到回归系数的显著性。
1.将准备好的数据导入到SPSS中,点击“分析”菜单栏中“回归”下的“线性”选项。
2.在“线性回归”窗口,将“吃药天数”移动到因变量框,“身高涨幅”移动到自变量框。
3.点击“统计”按钮,在弹出的窗口,将“估算值”、“模型拟合”、“R方变化量”勾选中,点击“继续”按钮,返回“线性回归”窗口,点击“确定”按钮。
4.在报告的ANOVA表格中可以看到显著性是小于0.01的,由此可以断定回归模型是显著的。
三、SPSS回归系数结果解读
SPSS回归系数的结果报告主要查看模型摘要、ANOVA、系数三个表格,下面给大家详细解读这三个表格。
在模型摘要表格中,主要看R方值,R方的数值越靠近1,说明数据和模型的拟合度越好。此表格中的R方值是0.963,是非常接近1的,由此可以判定数据和模型的拟合度是非常高的。
ANOVA表格是查看显著性数值,显著性数值小于0.05,说明回归模型是显著的。由表格中的显著性数值可判断得出回归模型是显著的。
系数表格主要看B值和显著性。B值是正数,说明自变量和因变量是正相关,反之是负相关。显著性数值小于0.05,则变量之间是显著的。由下表可以看出,变量之间是正相关,且影响显著的。
总结:以上就是SPSS如何检验异常值数据,以及SPSS如何检验回归系数的显著性的全部内容。本文不仅给大家介绍了在SPSS中检验异常值数据的操作步骤,还给大家介绍了在SPSS中检验回归系数显著性的方法。同时,也给大家讲解了如何解读SPSS回归系数结果,希望能帮助到有需要的小伙伴。
作者:子楠
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