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自变量对因变量不显著调节
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:
线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度。但是自变量对因变量不显著的话,
可能存在多重共线性、数据存在异常值、异方差的问题
。1、自变量存在共线性问题 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...
spss多元线性回归分析中
自变量
与
因变量
相关关系
不显著
答:
如果是非常不显著,建议删除
,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来。可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除。
...相关性分析时其中一个
自变量
和
因变量不显著
,但是回归分析时确实显著...
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...
回归分析中如果某
自变量对因变量
的预测作用
不显著
,该怎么呈现??求高人...
答:
一般是T或者F检验的
显著
性对应的概率比0.05或者0.01大,建议先取自然对数,然后检验,或者增减
变量
。。。实在不行换其他方法吧。。。
自变量
一个纬度
不显著
怎么办
答:
其次,要检查自变量和因变量之间的关系,
检查自变量是否与因变量有显著的相关性,以及自变量和因变量之间的关系是否符合统计学的假设
。3、最后,要检查自变量和因变量之间的统计模型,检查模型的参数是否合理,以及模型的拟合度是否达到要求。通过以上步骤,可以找出自变量对因变量不显著的原因,从而解决问题。
调节
效应要三个都
显著
吗
答:
如果主效应
不显著
,说明自变量和
因变量
之间的关系不显著,那么调节变量对彼此之间关系的影响也就没有意义。同时,
调节变量对自变量
和因变量之间关系的影响程度也需要显著,即调节效应需要显著。这样,才能说明调节变量在自变量和因变量之间起到了显著的调节作用。调节效应,也称为交互作用效应,指的是一个变量...
显著
性大于0.05,说明所有
自变量
都
对因变量
没有显著影响吗
答:
显著性水平大于0.05是
不显著
,当自变量的显著性水平大于0.05时,说明该
自变量对因变量
有显著影响,日个分界线,但这毕竟只是统计学,我最多只能认为<0.05这两个参数可能没多大关系,大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著,即结果不具有统计学意义 ...
怎么判定
自变量对因变量
的影响
显著
程度?
答:
t值、f值都是判断
显著
性的过程值,重点看P值即可。F值用于判定模型中是否
自变量
X中至少有一个
对因变量
Y产生影响,如果呈现出显著性(看P值),则说明所有X中至少一个会对Y产生影响关系。T值用于判断每个自变量的显著性,如果显著则说明该
变量对
模型有显著影响。可是使用spssau进行分析,直接得出文字结果及...
如何用多元回归分析
自变量对因变量
的影响程度呢?
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非线性拟合会有
显著
的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即
自变量对因变量
的解释...
...交互项显著,但是
调节变量不显著
。这样可否判断是否具有调节效应...
答:
可以判断具有调节效应。交互项显著说明有调节效应,
调节变量不显著
说明这个调节变量在控制了
自变量
和调节项之后单独的作用不显著,简单说就是“调节效应存在”。可以这样理解:调节效应存在,但是
调节变量对因变量
的影响不显著,所以才会出现交互项显著,但是调节变量不显著结果。这个模型找到文献支持可以成立的。
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