SPSS多远线性回归模型显著性太低

通常，SPSS多元线性回归模型的显著性检验使用的是F检验。F检验可以用来判断模型中自变量对因变量的解释力是否显著，也就是模型是否有统计意义。F检验的原假设是所有自变量的系数都为0，即自变量对因变量没有影响，备择假设是至少有一个自变量的系数不为0，即自变量对因变量有影响。

一般来说，如果F检验的p值小于0.05（或0.01），则可以拒绝原假设，认为模型有统计意义，即至少有一个自变量对因变量有显著影响。如果F检验的p值大于0.05，则不能拒绝原假设，认为模型没有统计意义，即自变量对因变量的解释力不显著。

因此，当SPSS多元线性回归模型的显著性检验（F检验）的p值过大（大于0.05）时，说明模型中的自变量对因变量的解释力不显著，需要重新考虑模型的构建或者增加更多的自变量进行分析。

相关问题

spss线性回归分析系数检验的显著性是什么意思

在SPSS线性回归分析中，系数检验的显著性指的是对自变量与因变量之间的关系进行假设检验的结果。具体来说，这个检验会计算出每个自变量的回归系数和标准误，然后对这个回归系数进行t检验，以确定这个系数是否与因变量之间存在显著的线性关系。如果t值大于1.96或小于-1.96（假设检验中的显著性水平为0.05），则认为这个自变量的系数显著，即自变量与因变量之间的关系是显著的。如果t值在这个范围之内，则认为这个自变量的系数不显著，即自变量与因变量之间的关系不显著。

spss对回归方程作显著性检验

在SPSS中，对回归方程进行显著性检验，有以下步骤：

1. 在菜单栏中选择“回归”菜单，然后选择“线性”。

2. 弹出“线性回归”对话框，在“因变量”和“自变量”栏中输入变量。

3. 在“统计”栏中，勾选“回归系数”的“t值”和“显著性”。

4. 单击“确定”按钮，SPSS会生成回归分析结果。在回归系数表中，可以看到每个自变量的系数、标准误、t值和显著性水平。

5. 如果回归方程整体显著，则在回归方程表中，可以看到F值和P值。一般认为，当P值小于0.05时，回归方程是显著的。

需要注意的是，显著性检验只是判断回归方程是否有统计学意义，不能用来说明回归方程的实际预测能力。