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Question

我已经做出了SPSS结果，是通过比较回归分析法。就是不知道如何解释。R=0.418，R平方等于0.175，自变量的三个维度的Beta值分别是：0.205 、0.091、 0.204，这该如何解释它的预测性？多大值才能说它可以进入回归方程？另外，自变量的总得分被剔除掉了，各个维度却不会被剔除，请问这是为何呢？
说明一下：我的自变量只有一个，就是分为三个维度，现在要做它与因变量的回归分析。该选择逐步回归分析还是单一的回归分析？

Answer 1

1)这该如何解释它的预测性？
用R或R平方，替表的是方程/模型的拟合优度（值在0-1之间），越大越好；
2）自变量的三个维度的Beta值分别是：0.205 、0.091、 0.204
这说明各个变量的在模型中的地位，越大说明对应的自变量对因变量的影响作用越大；
3）是否进入方程？
这个需要看系数检验，也就是Beta值对应的T检验值或者相伴概率（.sig），这个标准与显著性水平有关，请你查阅相关资料；
4）该选择逐步回归分析还是单一的回归分析？
建议你采用逐步分析，最好结合变量之间的自相关分析结果
5）另外，自变量的总得分被剔除掉了，各个维度却不会被剔除，请问这是为何呢？
抱歉，实在是没看懂。

追问

1.“自变量的总得分被剔除掉了，各个维度却不会被剔除”——这是用enter强行比较法得出的结果。如图片所示。但是如果用逐步分析的话，分析结果就如上图片（前一次追问的图片）所示。所以不明白这两种方法为什么会出现这样的差异。2.“建议你采用逐步分析，最好结合变量之间的自相关分析结果”。如何结合相关分析结果？
如果方便的话，联系邮箱475497580@qq.com。我把数据发给您帮忙分析.谢谢！
太感谢了，您真是太有才了！！！

追答

I know，
出现这种差异的结果就是我说的，自相关问题。
模型建立的时候，总得分的作用等价于三个维度的作用总和，所以出现这个差异。
事实上，他们也是不同级别的变量

追问

请问如何消除自相关问题呢？有什么方法？

追答

跑回归的时候，有设置会让你选择是否输出变量之间两两自相关的情况。

Answer 2

什么问题说清楚点，自变量和因变量具体指什么，三个维度分别是什么？数据最好能提供。

追问

自变量是一个心理量，时间管理倾向。分为三个维度，因变量是另一个心理量。
现在通过回归分析，想分析出时间管理倾向的三个维度与因变量的线性关系，进一步进行预测。是用enter还是逐步回归分析呢？这两种分析方法结果不同。
图片数据为逐步回归分析。求解！非常谢谢