关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看

Question

R =0.765 R Square=0.585 Adjusted R Square =0.439
Std. Error of the Estimate=0.0557 这是否表明变量X对Y的解释程度不高呢
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1Regression 0.088 7 0.0125 4.023 0.007
Residual 0.0622 20 0.0031
Total 0.1498 27
a Predictors: (Constant), X7, X4, X6, X1, X3, X5, X2
b Dependent Variable: Y

Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig.
1(Constant) -0.053 0.117 -0.451 0.657
X1 -0.516 0.331 -0.359 -1.559 0.135
X2 -0.118 0.154 -0.242 -0.768 0.451
X3 -0.022 0.033 -0.192 -0.660 0.517
X4 0.014 0.008 0.314 1.816 0.084
X5 0.160 0.047 0.928 3.381 0.003
X6 -0.008 0.050 -0.033 -0.169 0.868
X7 0.015 0.008 0.316 1.823 0.083
a Dependent Variable: Y
只有X5的t 小于0.05，是否只有X5有意义？到底应该如何分析？

Answer 1

第一步：首先对模型整体情况进行分析

包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。

第二步：分析X的显著性

分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。

第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度

结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。

第四步：写出模型公式

第五步：对分析进行总结

SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。

Answer 2

多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系，这些之后才可以做多元线性回归

所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义， 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断，这样的结果是否正确，如果不正确需要重新进行

Answer 3

蛤蟆跳井