R方 值太低 spss
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 23:52:01
表述聚类分析的几类最佳,一般不通过R方的形式,通过对几类做方差检验得到检验值,根据检验值再来看分几类比较好,这个在聚类分析中就可以完成
^2是决定系数,r是相关系数显著性检验
在SPSS:到分析菜单,选择“关联->二元...",然后选择您希望的变量关联的框出现在缩略图左侧(点击大图).将它们移动到右边的框中点击蓝色箭头.最后,确保有一个无论是在“肯德尔的头-B”或“斯皮尔曼
在SPSS的回归计算中,你选中变量和自变量,SPSS会自动给出拟合优度R2的~如果是一元回归,在Excel中即可实现:先做散点图,再增加拟合曲线即可,这个过程记得勾选“显示R2和拟合曲线”项~你的数据
F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验
对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方
毒力回归方程是什么,回归系数中的R表示负相关系数,R的平方是表示自变量能够解释因变量的变异程度.请详细说明你的问题,或许我能帮你解决.
方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.
就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?
说明结果很好.R方是代表百分之多少可以解释你的结果,你的是1,就是你所用所有因变量100%可以解释你的依变量.
不是spss出问题,是你的数据和你的知识水平出了问题我替别人做这类数据分析蛮多的
analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问:中文版的,这个看不懂啊。再
spssPearson相关系数r的平方就是判定系数R^2
的正负表示的是两变量直线相关的方向,绝对值大小表示相关的密切程度,越接近1,相关密切程度就越高,r值大于零为正相关,sig即概率P,为0.000表示有统计学意义,故可以认为两个变量之间具有正相关关系.
选择Graph--Scatter/dot..在新的对话框中选择simplescatter,单击define.将两个变量分别拖到Xaxis和Yaxis.单击OK.图形生成了.双击图形,出来一个新的窗体.
你是说的克隆巴赫α系数么?点击analyze→scale→reliabilityanalysis,在model中选择alpha(一般默认的就是这个),可以在statistics中选择你所需要的统计方法
两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小;p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.
adjustR那个是复相关系数一元回归中跟R一样,但是在多元回归中为了避免R拟合效果随变量X的增加而变大,从而引入复相关系数概念,在公式中引入了自由度n与自变量的个数,所以算出的R(a)更能体现拟合和
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