spss里的sig大于0.05

因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：会不会是数据有问题造成的呢

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.（调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供）再问：我是用来做化合物结构活性影响因素的，那这些结果可以用来构建方程吗？再答：不显著就

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

你好sig是显著的的意思他在spss中代表显著性检验的值小于0.05拒绝原假设大于0.05则接受原假设

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

一般对常量要求不怎么高,不满足

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

我刚刚做了线性回归分析你的变量A和B的相关系数是0.994,判定系数是0.988,是很好的你和模型了,通方差分析表分析得到F值为250.788,sig值为0.001即使相应的p值,小于0.05则认为A

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

在LinearRegression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise；单击“Options”按钮,更改UseprobabilityofF栏中“Entry”的值为0.1,“Re

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

说明,回归系数无效（不显著）.回归方程未通过检验,不可用.

2个例数太少了啊再问：只有两个样本啊，两个数据，这个怎么解决啊？再答：做不了相关