多元线性回归结果显示的P值是什么意思啊？
P值也称显著性值，或者Sig值，用于描述某件事件发生的概率情况，其取值范围介于0到1之间，不包括0或者1。通常情况下P值有三个标准，分别是0.01，0.05和0.1。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。针对大部分分析，都需要通过显著性检验，说明分析具有统计学意义。
SPSSAU结果如下：
（1）最终模型中只保留了人口、文盲率，人口、文盲率对犯罪率的影响有统计学意义（t=2.808，p=0.007；t=6.978，p＜0.01）；面积、收入、高中毕业率、霜冻天数不在模型内，说明这4个自变量对犯罪率的影响无统计学意义。由标准化回归系数可知，对犯罪率的影响，相对而言是文盲率比人口相对要重要。
（2）回归模型：Hat Y = 1.652+0.00022*人口+4.081*文盲率；回归模型总体有统计学意义（F=30.75，P＜0.01）。
（3）模型调整后的R平方=0.548，即该回归模型可解释因变量犯罪率变化的54.8%，模型解释能力略先不足。
SPSS 多元线性回归结果中，结果表格列出了自变量的显著性检验结果，结果输出表格中列出了回归模型的偏回归系数（B）及其标准误（Std.Error），标准化偏回归系数（Beta），回归系数检验的t统计量及其P值（Sig.）。
系数模型下的1表示模型的序号。
1、T表示使用单样本T检验的T值。
2、sig表示T检验的显著性检验P值，小于0.05的则说明自变量对因变量具有显著影响。
3、B表示各个自变量在回归方程中的偏回归系数，负值表示自变量对因变量有显著的负向影响。
扩展资料：
由于每个自变量的量纲和取值范围不同，基于偏回归系数B并不能反映各个自变量对因变量影响程度的大小。标准化偏回归系数其意义在于通过对偏回归系数进行标准化，从而可以比较不同自变量对因变量的作用大小。标准化偏回归系数数值越大表示对自变量的影响更大。
参考资料：