
发布时间:2022/12/13 10:26:03
品牌型号:Dell N5010
系统:Windows 10
软件版本:IBM SPSS Statistics
我们进行线性相关分析,要关注回归分析模型的拟合程度,因变量变化可由自变量变化解释,同时回归分析具有统计学意义,所做的工作才有价值。利用IBM SPSS Statistics,我们可以非常方便的求解出变化解释指标R,统计学检验显著性水平P的值,进而通过R和P分析模型的拟合程度。SPSS相关性R值P值怎么看,SPSS相关性R值和P值怎么求,本文结合实例,向大家做简单的介绍。
一、SPSS相关性R值P值怎么看
图1所示的数据大致符合Y=10X+30,我们对其进行线性相关分析,并求R值和P值,线性回归分析步骤和R值P值的求解过程,我们在第二小节中介绍。
进行线性回归分析后,结果如图2所示。首先关注R及R方,R及R方是自变量变化对因变量变化的解释程度,R和R方越大,越接近1,说明因变量的变化由自变量解释程度越高,R方不受自变量个数影响,因此应用度更高。本例中R方为0.925,说明因变量92.5%的变化可由自变量解释。
然后我们查看第二个表中的显著性P值,显著性P值小于0.05,说明回归分析具有统计学意义,提示因变量与自变量之间存在线性相关,如果P值大于0.05,说明回归分析不具有统计学意义,因变量与自变量之间不存在线性相关关系。
介绍完R值P值的统计学意义,我们下面介绍利用SPSS求解R值及P值。
二、SPSS相关性R值P值怎么求
相关性R值和P值,可以通过线性回归分析得出,也可以通过曲线估算方法得出,这里我们采用线性估算的方法,因为线性估算方法更为便捷。操作步骤为,在图3所示界面,依次点击【分析】,【回归】,【曲线估算】,进入曲线估算参数设置界面。
然后在图4所示界面中,将Y指定为因变量,将X指定为自变量。我们进行的是线性回归分析,因此首先在模型中勾选“线性”,由于我们需要计算P值,因此需要勾选“显示ANOVA表”选项,勾选完毕后,点击【确定】,SPSS将对Y和X进行回归分析,并给出第一小节所示分析结果。
SPSS相关性R值P值怎么看?R方或校正R方值越高,说明自变量对因变量变化的解释程度越高。P值小于0.05,则说明线性回归分析具有统计学意义,自变量和因变量存在线性相关关系;P值大于0.05,则说明两者不存在相关关系。SPSS R值P值怎么求?可以通过SPSS线性回归分析或者曲线估算功能得出,在结果查看器中查看R值及P值。
作者:莱阳黎曼
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