在SPSS中R和R方分别代表了什么

SPSS中，R指的是复相关系数，R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。

在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，有方向和大小。

而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。

扩展资料：

SPSS中其他指标的含义：

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的P就是判断F检验是否显著的标准。

R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，一般以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

T是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著仍然看后面的P值，若P值＜0.05，说明该自变量的影响显著。

参考资料：百度百科-SPSS

两次。

t检验--用于对各变量系数显著性检验--判断标准：一般用p值0.05来衡量小于0.05显著大于0.05不显著F检验--整体回归方程显著性检验（所有自变量对因变量的整体解释）--判定：需查统计分布表来确定P值：就是用于t检验和F检验的衡量指标。R方：整体回归方程拟合优度检验，R方的结果越接近于1越好，但是R方会因增加变量而增大，所以引进了调整R方检验。调整R方：对R方检验的提升，避免受增加变量对R方的影响，配合向后删除模型观测。不显著的原因概述：不显著有很多原因造成，可能是你的这个变量本身与被解释变量没有相关关系，所以不显著；也可能是解释变量过多，由多重共线性引起，也可能是其他原因。在进行多元线性回归时，常用到的是F检验和t检验，F检验是用来检验整体方程系数是否显著异于零，如果F检验的p值小于0.05，就说明，整体回归是显著的。然后再看各个系数的显著性，也就是t检验，计量经济学中常用的显著性水平为0.05，如果t值大于2或p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著不为0，选的这个变量是有用的。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。回归平方和SSR表示Y估计值与平均值之差的平方和，其自由度为自变量个数p；残差平方和SSE表示Y的实际观测值与估计值之差的平方和，其自由度为观察次数n与自变量个数p之差减1，即使n-p-1。

R表示的是拟合优度，它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是，你的R值太小了。

T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设。

即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。

F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设。

即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。

如果，你只改R值，我想是可以看的出来的。你的F的值和T的值都是有问题的，如果只改R值，怎么可能在F的值和T的值都不合理的情况下，拟合优度却突然变的很高。

扩展资料

线性回归的回归系数：

一般地，要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。年龄增加1个单位，文档的质量就下降

-.1020986个单位，表明年长的人对文档质量的评价会更低。

这个变量相应的t值是

-2.10，绝对值大于2，p值也<0.05，所以是显著的。结论是，年长的人对文档质量的评价会更低，这个影响是显著的。

相反，领域知识越丰富的人，对文档的质量评估会更高，但是这个影响不是显著的。这种对回归系数的理解就是使用回归分析进行假设检验的过程。

参考资料来源：百度百科-线性回归

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