我想用SPSS分析一份调查实验在化学课堂的应用问卷问卷。问卷内容是有关品牌忠诚度的。其中一个问题是涉及品牌真实度。

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小 要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系数的大小

你得出这个模型的方法是进入法,R系数为.746,R方.556表示解释因变量R的比例为55.6%,模型虽然显著.但是回归系数没一个显著,标准回归系数没一个显著,因为回归系数的t检验,sig值都大于.05,所以你这个模型就不符合要求.没有自变量能够显著的预测因变量R. 再问: 您好,再请问一下,回归系数的t检验怎么判断显著

从你的回归分析系数的假设检验看出 所以系数在0.05的检验水准下 都没有统计学意义 所以回归方程拟合的效果不好

QQ我,进我空间就知道了

相当于没有找到预测变量,看你是分析影响因素还是预测,影响因素的话r2没必要特别高的,预测要求大于0.7

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以将福利水平进行分组,如60分以下为福利差,60到80分属于福利一般,80分以上属于福利好,用处理后的数据进行回归分析也是

anova b 是对回归关系的方差分析,做的一个F检验,P

打开SPSS,输入数据,再选择分析——回归分析,多元回归

你可以尝试着先绘制下散点图看看 会不会用其他曲线拟合的效果会更好,很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果,但是不一定是最佳的,所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性.如果仍然是符合线性趋势,但是你只有这么一个自变量的话,那就没有办法优化了,如果还有其他自变量,可以尝试着引入之后 再看回归效果 再问:

肯定不行啊没有意义哦 再问: 就只是变量的sig值太大,别的都没问题吗?? 再答: sig值太大,别的就不用看了啊 没有用了

是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?

当然喽,调整后的Rde^2是可以反映出df的.

不用管维度,把不同的人,对变量下的同一个问题的得分,做平均,就代表这个变量了,别的变量也一样,然后平均出来的两个或者多个变量做相关性分析,就行了 再问: 难道那些文献也都是这么做的?那样的话如果做描述性统计分析会不会有偏差?极大值极小值就不对了吧,极小值就不是1了吧? 再答: 大家都是这么做的啊。。。你看极大值极小值干

如果你的分析方法是正确的话,这个结果是能够说明的变量3在该模型中是有贡献的,有意义的,而变量1并不显著,对Y影响不大.

这是因为将发红的铁丝移至集气瓶内时,铁丝的温度降至着火点以下.瓶子里面有水,水蒸发吸热,使铁丝的温度迅速下降.铁丝的温度降至着火点以下.就不能燃烧了.

1)没有达到铁的着火点,所以不能燃烧,即便是富氧环境下.2)可以的. 再问: 那个黑色固体名称是什么? 再答: 氧化铁,化学式Fe2O3.

在对空气和人体呼出的气体中二氧化碳含量比较的实验擦做步骤中,我们需要控制___呼出__、__吸入___两个变量;在对空气和人体呼出的气体中水蒸气含量比较的实验操作步骤中____需要___(选填“需要”或“不需要”)取两块干燥透明的玻璃片作对比实验,理由是___对比试验结果________________________

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