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SPSS结果分析R平方、t值和F值在什么范围内才是有效的.例如以下结果分别表示什么意义?F=91.542,t=9.568,R2=0.524,Sig=0F=0.350,t=-0.591,R2=0.007,Sig=0.557F=27.456,t=9.019,R2=0.504,Sig=0.000F=0.160,t=-0.479,R2=0.504,Sig=0.6
更新时间:2024-04-20 11:56:43
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问题描述:

SPSS结果分析

R平方、t值和F值在什么范围内才是有效的.例如以下结果分别表示什么意义?

F=91.542,t=9.568,R2=0.524,Sig=0

F=0.350,t=-0.591,R2=0.007,Sig=0.557

F=27.456,t=9.019,R2=0.504,Sig=0.000

F=0.160,t=-0.479,R2=0.504,Sig=0.633

F=7.205,t=2.684,R2=0.091,Sig=0.009

吕东岳回答:
  t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2;   Sig值是t统计量对应的概率值,所以t和Sig两者是等效的,看Sig就够了.Sig值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,Sig越接近于0越好;   R方衡量方程拟合优度,R方越大越好,一般地,大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好,0.5~0.8之间也可以接受.时间序列的话,R方很容易达到很大,如果是截面数据,R方的要求没那么严格.但要注意的是R方统计量不是检验的统计量,只衡量显著性;   F是检验方程显著性的统计量,是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比,越大越好!   分析这些检验结果最好参照数据本身的特点进行定位,而不是规定一个死板的参照标准.   第一个结果不错   第二个不能通过t检验,参数不显著,而且拟合优度非常低   第三个结果可以接受   第四个不能通过t检验   第五个能通过t检验参数显著但拟合优度太低
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