spss中回归sig值>0.05

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：会不会是数据有问题造成的呢

sig是显著性指标,一般大于0.05拒绝原假设,否则接受原假设,一般我们都是期望拒绝原假设,少数情况我们希望接受原假设,所以sig就是判断的依据.

一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问：不是说sig只要小于0.05就行么？再答：对的，看是在什么水平下，0.05也行再问：只要看sig么？其他值都不用看了？再答：是

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

说明没意义

选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

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

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问：先做“要因分析”，然后以分析出的“要因1,2,3，4”为变量进行回归分析。结果，“要因1”sig为零，“要因2,3，4”sig值却都严重偏大！

这样好.系数为零的原假设很难成立.

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

sig的值代表显著性检验的P值,一般情况下,如果P值大于0.05,说明差异不显著或没有意义,如果P值小于0.05,说明差异显著或方程具有意义.再问：我是问全为0咋办？求解~再答：全为0说明P值小于0.

这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量（预测变量）,如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是