66问答网
所有问题
当前搜索:
相关性检验不显著但回归显著
核心解释变量
回归
结果
显著相关性
分析
不显著
怎么办
答:
1、首先重新选择更适合的统计方法。2、其次将核心解释变量的
相关
样本数量改变。3、最后使用person相关系数计算公式代入计算即可。
在spss中做
相关
分析时
不显著
,
但是
却在多元
回归
时进去了模型这是什么...
答:
a和c的相关是减去b的效应后的。计算方法不同,得出的结果就不同。所以
相关性
分析时两变量关系
不显著
,
回归
分析却显著了这很正常。出现任何形式的不同都不奇怪
在
相关
分析时
不显著
却进去了
回归
模型的原因
答:
不显著
说明不拒绝原假设,SPSS会继续计算,但是这些结果也就没有意义。
回归
模型重要的基础或者方法就是回归分析,回归分析是研究一个变量(被解释变量)关于另一个(些)变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论。是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式...
...个自变量和因变量
不显著
,
但是回归
分析时确实显著的是怎么回事?_百 ...
答:
1、这个当然可以理解。因为X与Y的
相关
系,只是考虑两个变量之间的线性问题,只用这两个变量的数值进行计算;而你做多元
回归
,是控制了另一个变量,是假定其它变量不变的条件下,分析X与Y之间的关系。2、spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量...
spss进行线性
回归
分析时,
相关
系数都符合,
但是显著性
不符合,如何调整
答:
在进行线性
回归
分析时,很容易出现自变量共线性问题,通常情况下VIF值大于10说明严重共线,VIF大于5则说明有共线性问题。当出现共线性问题时,可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反,本应该显著的自变量
不显著
,本不显著的自变量却呈现出
显著性
。解决方法:手动移除出共线性的自变量,先做下
相关
分析,...
...一是在
相关性
分析p值
不显著
,在
回归
分析时显著;二是相关性分析显著...
答:
这两种情况属于正常的
T
检验不显著
咋办啊,看着数据
相关性
挺强的
答:
如果是时间序列数据,可能存在伪
回归
。你看你系数之间差别太大,考虑量纲的问题了没,常数项也有点异常感。数据的数据量 建议不要用state或者R,你试试看spss出来的结果一致么
回归
系数具备
显著性
的意义是什么?
答:
3.自变量之间的
相关性
:如果自变量之间存在较高的相关性,那么
回归
模型的
显著性
就会受到影响。这是因为高度相关的自变量之间可能存在多重共线性问题,导致回归系数的估计不稳定。4.异方差性:如果数据中存在异方差性,即误差项的方差随着自变量的变化而变化,那么回归模型的显著性就会受到影响。异方差性会...
SPSS
相关性不显著
还要继续
回归
分析吗
答:
真的没必要,如果多变量情况下,还是可以考虑的。因为pearson相关分析是一种简单的笼统的表示变量间
相关性
的数据,它不会考虑变量之间是否会存在有共线性或者相互影响。因此在能够做其他相关分析的时候,比如有
回归
分析、方差分析等,就没有必要再看pearson相关分析的结果,而是要以回归分析的数据为依据。
回归
系数
显著性检验
是什么意思?
答:
回归
系数
显著性检验
(significant test of regression coefficient)是检验某些回归系数是否为零的假设检验。考虑线性回归模型 不失一般性,可假定要检验后k个(1≤k≤p)回归系数是否为零,即。一般用F统计量 去检验,这里是上述模型的残差平方和,为假定后k个系数为零时(即少了k个自变量)的模型的...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
相关性分析不显著怎么调整
相关性不显著但是回归显著
相关不显著还能做回归吗
相关性检验不显著怎么解释
相关系数低而回归分析显著
相关性分析不显著怎么解释
相关系数低路径分析不显著
相关性分析必须要显著吗
相关系数不高但结果显著