问题描述:
spss系数中的t值
我在做一个一元线性回归,本人统计学的不好,结果出来有点吃不准,想请懂的人帮忙看一下.不知道系数那个t值是负的有没有关系,F值怎么看大小呢?我的这个模型有效吗?
模型汇总
模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差
1 .584a .341 .302 .1473962
Anova(b)
模型 平方和 df 均方 F Sig.
1 回归 .191 1 .191 8.791 .009a
残差 .369 17 .022
总计 .560 18
系数(a)
非标准化系数 标准系数
模型 B 标准 误差 试用版 t Sig.
1 (常量) 1.037 .035 29.817 .000
综合评分 -.005 .002 -.584 -2.965 .009
数据怎么都挤成一堆了,,我口述一下:
模型R值=0.584 R方=0.341 调整R方=0.302 (想请问一下这三个R有啥区别,怎么判断呢!)
标准估计误差=0.1473962
回归的平方和=0.191 F值=8.191 Sig.=0.009
系数 标准系数=-0.584 t值=-2.965 Sig.=0.009
我在做一个一元线性回归,本人统计学的不好,结果出来有点吃不准,想请懂的人帮忙看一下.不知道系数那个t值是负的有没有关系,F值怎么看大小呢?我的这个模型有效吗?
模型汇总
模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差
1 .584a .341 .302 .1473962
Anova(b)
模型 平方和 df 均方 F Sig.
1 回归 .191 1 .191 8.791 .009a
残差 .369 17 .022
总计 .560 18
系数(a)
非标准化系数 标准系数
模型 B 标准 误差 试用版 t Sig.
1 (常量) 1.037 .035 29.817 .000
综合评分 -.005 .002 -.584 -2.965 .009
数据怎么都挤成一堆了,,我口述一下:
模型R值=0.584 R方=0.341 调整R方=0.302 (想请问一下这三个R有啥区别,怎么判断呢!)
标准估计误差=0.1473962
回归的平方和=0.191 F值=8.191 Sig.=0.009
系数 标准系数=-0.584 t值=-2.965 Sig.=0.009
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