spss中的回归系数，到底有多重要？

是否要关注回归系数的大小,还是只注重显著性

如果要比较大小还是以回归系数为主。

spss中的回归系数，到底有多重要？

spss中的回归系数，到底有多重要？

spss中的回归系数，到底有多重要？

回归系数的显著性检验相当于检验相应的xi对H是否起作用。

依据试验观测值按（5.15）式计算T值，按给定的显著水平α查得tα/2（m-n-1），然后对计算的T值和查得的tα/2进行比较确定其显著性。

回归系数显著性比较

比较的标准是与显著性平比较。一般显著性水平是给定的。常用的显著性水平有三种，0.1,0.05，0.01.spss中喜欢的是0.05.

在这个表中，显著性看sig那列，如果这列的值小于0.05，就代表系数显著，按照这个标准，你的结果里面没有一个是显著地！

建议先做一下相关分析

回归系数显著性比较

回归方程拟合优度的检验只能证明模型和样本数据之间的近似情况，但是不能检验模型中全部自变量对因变量的共同影响是否显著，所以需要进行回归方程的整体显著性检验，即检验因变量和所有自变量之间线性关系。SPSSAU中F检验如下：

从上表可以看出，离平方和为162.149，残平方和为152.062，而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中，统计量F=2.574，对应的p值小于0.05，被解释变量的线性关系是显著的，可以建立模型。

SPSS中是不是相关系数越大相关性越好？还有是不是要在同一个显著水平上比较？

统计软件的结果只是说明数学模型上的关系。相关系数高或低，是表示好还是不好，需要根据具体的设模型。

另外，显著性水平表示了数学上结论的可靠程度（类似物理实验中的 置信区间），0.05水平上显著和0.001水平上显著，或者0.000水平显著，都是说明这个结果的可靠性程度，都很高，都有显著意义。

显著性通过系数比较大小吗

是的

相关数值越接近一或负一时,表示两者的关系越明显,或正相关或负相关.

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的.

一般来说,取后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关.但是,往往还需要做显著性异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动为你计算的.

样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小.所以这关系到样本大小,如果样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为样本量的增大造成了异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关。

显著性检验与相关系数的关系与区别是什么?

相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的别是否是由于抽样误所产生的，如果别有统计学意义，则说明两个变量之间存在相关关系。在已经检验两个变量存在相关关系的情况下，相关系数的越趋近于1，则两个变量相关关系越密切，越趋近于0，则两个变量相关关系越不密切。

相关系数的显著性检验也包括两种情况：一种情况是样本相关系数r与总体相关系数ρ的比较；另一种情况是通过比较两个样本r的异(r1

-r2)推论各自的总体ρ1和ρ2是否有异。

相关系数大小的意义

问题一：相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下：

1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；

2、取值为0，这是极端，表示不相关；

3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；

4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；

5、取值范围：[-1，1].

问题二：相关系数在多少范围内是相关性很强的 相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。

样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如0.2，因为你样本量的增大造成了异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。

一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

问题三：相关系数取值及意义是什么 相关系数取值范围如下：

1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；

2、取值为0，这是极端，表示不相关；

3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；

4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；

5、取值范围：[-1，1].

问题四：相关系数和协方所表示的意义有什么区别 相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间 线性相关程度 的量。由于研究对象的不同，分为简单相关系数，复相关系数，典型相关系数。

协方用于在概率论和统计学中衡量两个变量的 总体误。

问题五：相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关性的强度确实是用相关系数的大小来衡量的，但相关大小的评价要以相关系数显著性的评价为前提，我们首先应该检验相关系数的显著性，如果显著，证明相关系数有统计学意义，下一步再来看相关系数大小，如果相关系数没有统计学意义，那意味着你研究求得的相关系数也许是抽样误或者测量误造成的，再进行一次研究结果可能就大不一样，此时讨论相关性强弱的意义就大大减弱了。

在满足相关系数显著的条件下，相关系数越大，相关性就越强，这没错

问题六：相关系数的含义 相关系数有如下几种：

1、简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。

2、复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

3、偏相关系数：又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的设检验等同于回归方程的方分析。

4、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标，再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。

5、可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

问题七：相关系数和协方所表示的意义有什么区别 二者表示变量间的共变程度，协方是变量x的离均乘以y的离均再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，这样直接将二者的离均相乘得到的结果可能偏很大，因此有必要统一单位，即消去x和y的单位，做法就是给协方再分别处以x、y各自的标准，这样得到的统计量就是相关系数

由于相关系数是协方除以两变量标准得到的，因此相关系数是一个标准化的变量，而协方是未标准化变量。