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spss系数表中的t是啥 spss系数表哪个指标代表正态影响

发布时间:2022-08-23 10: 49: 11

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics

使用专业的统计分析软件进行线性回归分析可以显著提高分析效率,在进行线性回归分析过程中,软件可以完成相关的假设检验,便于使用者判断进行的回归分析是否有意义,在操作spss统计分析软件过程中,有的用户会有spss系数表中的t是啥,spss系数表哪个指标代表正态影响,spss进行线性回归分析还需要进行哪些检验等疑问,本文结合实例为大家做简单的解答。

一、spss系数表中的t是啥

t是指使用spss进行线性回归分析,回归系数t检验结果值。进行t检验可以确定回归系数大于0不是由于随机误差造成,t显著性小于0.05,说明回归系数有统计学意义,因变量随自变量的变化可以由回归系数进行计算预测。

我们使用spss对两组变量X和Y进行线性回归分析,数据如图1所示,具体步骤大家可以登录IBM SPSS Statistics中文网站学习。

录入数据
图1 录入数据

在回归分析结果中查看系数表,对于变量X,其系数t检验值为15.387,显著性为0小于0.05,因此回归系数有统计学意义,因变量的变化可以由自变量及系数解释。

系数表
图2 系数表

进行线性回归分析还应保证残差分布的正态性,如何进行验证呢?我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss系数表哪个指标代表正态影响

在spss统计结果中,一般通过查看残差的分布图,推断残差是否服从正态分布,残差服从正态分布,数据才满足进行线性回归分析的条件。

本文所列举的实例,残差分布图如图3所示,残差均匀分布于Y=0直线的两侧,说明两组数据符合进行线性回归分析的条件。

残差散点图
图3 残差散点图

如果残差分布如图4所示,则残差分布不呈正态分布,说明Y数据自相关,Y是随着时间或者空间变化而变化的,不满足进行线性回归的条件。

不服从正态分布的残差图
图4 不服从正态分布的残差图

除上述两个检验之外,进行线性回归分析还需要进行哪些检验,我们在第三小节中介绍。

三、spss进行线性回归分析需要的检验

进行线性回归分析,还有哪些方面需要我们注意呢?首先进行线性回归分析还应查看ANOVA检验的F值,本例中F值为236.757,其显著性小于0.05,说明线性回归效果显著,如果显著性大于0.05,则说明使用线性关系解释因变量与自变量之间的变化不恰当。

线性回归ANOVA检验
图5 线性回归ANOVA检验

其次我们还应关注结果中的G图,观察是否有真实值距离拟合直线特别远,这些值为异常值,应该予以剔除。本例中真实值较均匀的分布在拟合直线两侧,无异常值。

异常数据检验
图6 异常数据检验

进行线性回归分析并不是简单求解R方,直线的斜率和截距,还应对数据做多种假设检验,验证数据是否符合线性回归分析的条件,验证回归分析结果是否有统计学意义。

本文向大家回答了spss系数表中t是啥,spss系数表哪个指标代表正态影响等检验方面的问题,旨在提高大家对线性回归分析的认识,提高分析结果解读的科学性和严密性。

 

作者:莱阳黎曼

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标签:SPSSIBM SPSS StatisticsSPSS教程IBM SPSS

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