用SPSS做多元线性回归分析，总共三个自变量，一个因变量，想弄清楚自变量对因变量的影响程度
回归后，得到一系列参数，比如sig，B,F,t，请问如何根据这些参数确定影响程度？结果如下图，每个自变量有五个数据。多谢
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。
2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。
其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：
1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。
2. 从自变量t检验结果来看，“其来石含量”与“颈部密度”对应的sig值均超过了0.05，用统计专业的话来说，这意味着“在0.05的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关”，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。
3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。
4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。
标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
用SPSS做多元线性回归分析,总共三个自变量,一个因变量,想弄清楚自变 ...
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因...
用SPSS做多元线性回归分析,总共三个自变量,一个因变量,如何根据这些...
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。B值：用于判断X对Y的影响关系方向及影响程度。回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响，以及通过B值大小对比X对Y的影响程度大小。P值：即sig值，如果P<0.05,则说明具有影响关系,反之无影响关系。R方：用于判断模型情况 VIF值：判断模型共线性...
...三个自变量,想用spss做多元线性回归分析,可是怎么看是不是线性的...
绘制散点图矩阵，看每个自变量是否和因变量属于线性关系，如果每个自变量跟因变量都属于线性，那么可以认为是线性关系。当然回归分析结束，可以再绘制残差与自变量的关系看，如果残差与自变量没有任何关系，而是围绕着0上下波动，也认为线性关系合理
关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还 ...
ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距（常数项），其他变量对应B值就是变量的影响系数。变量对应的beta值就是他们的标准化影响系数，数值最高的就是影响力度最大的因素。你想知道的自变量与因变量的关系是B值，B值越高，该自变量对因变量越大 ...
如何用spss做多因素回归分析
SPSS统计软件可以用来做许多数据分析，回归分析就是其中之一。回归分析就是探索两种及其以上变量之间的关系，运用十分广泛，按照自变量和因变量之间的函数关系类型可以分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析不仅可以分析数据，更可以用来预测一些数据的发展情况，从而应用非常广泛。多因素回归分析步骤如下：1...
如何用spss做多元回归分析?
SPSSAU是进行多元回归分析的推荐工具，提供在线数据分析服务，两步操作即可得出结果。在SPSSAU中，通过通用方法找到线性回归分析方法，拖拽变量进行分析，点击开始分析按钮生成结果。例如，对性别、年龄、月收入、产品、促销、渠道、价格、个性化服务、隐私保护等九个变量进行分析，将购买意愿作为因变量。SPSSAU提供...
如何用SPSS做线性回归分析?
回归分析是一种统计方法，用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。在SPSS中，执行线性回归分析的步骤如下：首先，启动SPSS，选择"分析"，然后点击"回归"，进一步选择"线性回归"选项。接下来，你需要导入你的数据和变量，确保自变量和因变量已正确设置。在数据预处理阶段，查看"描述统计"部分，这将...
如何使用SPSS对数据进行多元线性回归分析?
距离国赛仅剩一个月，让我们转向另一种高效工具——SPSS，进行多元线性回归分析。相较于MATLAB，SPSS的操作更为直观。无需繁琐理论，直接上手实例。首先，从数据准备开始。我们选取三个变量：树干直径、树干高度和树干体积，它们之间存在一定的线性关系，如体积与直径和高度的关联。在分析前，通过散点图对...
如何用SPSS实现多个因变量和多个自变量的分析
1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框...
SPSS实例教程:多重线性回归
多重线性回归有严格的应用条件，包括线性、独立、正态、齐性。在SPSS中，通过Linear Regression对话框将因变量和自变量选择，然后在Method下拉列表中选择Enter法将所有变量纳入模型。通过Regression Coefficients、Model fit、Descriptive、Part and partial correlations、Collinearity diagnostics和Residus等复选框来...
