在spss中进行多元线性回归分析模型摘要的各项指标分别代表什么意思
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发布时间：2023-04-26 02:04
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时间：2023-11-08 16:04
在 SPSS 中进行多元线性回归分析时，模型摘要提供了关于模型的各项指标。以下是常见的模型摘要指标及其解释：
R：多元线性回归模型的相关系数，表示自变量和因变量之间的相关性强度，取值范围为-1到1，数值越接近1说明相关性越强。
R Square：多元线性回归模型的决定系数，表示模型对因变量变异程度的解释程度，取值范围为0到1，数值越接近1说明模型解释的方差越大。
Adjusted R Square：经过修正后的多元线性回归模型的决定系数，通过考虑自变量数量对 R Square 的影响来调整决定系数的值，取值范围也是0到1。
Standard Error：残差标准差，表示因变量的观测值与回归方程的预测值之间的平均误差。
F：用于检验模型整体显著性的 F 统计量，如果 F 值越大，就表明模型的整体显著性越强。
Sig.：显著性水平，如果 Sig. 值小于 0.05，就意味着模型的整体显著性可以接受。
Beta：标准化回归系数，表示自变量对因变量的影响程度，比较不同自变量之间的影响强度时可以用标准化回归系数进行比较。
t：用于检验自变量系数显著性的 t 统计量，如果 t 值的绝对值越大，就意味着自变量系数显著性越强。
Sig. (p)：自变量系数的显著性水平，如果 Sig. (p) 值小于 0.05，就表明自变量的系数显著。
