关于SPSS，标准回归系数上升意味着什么？ 中介分析不需要考虑变大还是变小 而是看显著性的对比等 推荐一本书：问卷数据分析-破spss的六类分析思路 里面有详细讲解中介，以及举例 回归系数 regression coefficient 。
SPSS中哑变量的回归系数怎么选取 你的公式Z=B1*X1+B2*X2+B3*X3，里面缺少一个常数项B0，方程应该是 Z=B0+B1*X1+B2*X2+B3*X3如果有3个哑变量（x2，x3，x4），是将其中2个哑变量放入方程(比如x2，x3)，第三个哑变量的斜率是0，统计检验后，两个哑变量的斜率大小是和0去做对比的，比如x2(p=0.02)，就说x2对因变量的影响高于x4。
求如何用SPSS计算回归系数的标准误差？？？ 假设有2113p个自变量，每个变量都有n组数据5261。首先定义一个X变量矩阵，即一4102个n*(p+1)阶矩阵。然后需要1653求出X的转置矩阵X'，可以用选择性黏贴里的转置，也可以用转置函数。然后进行矩阵乘法计算，求出x'*x，用MMULT函数。然后再对求出的“x'*x”进行逆矩阵求解，即要求出（x'*x）^-1，用MINVERSE(）函数，然后逆矩阵中对角线上的值开根号再乘以rmse（均方根误差或者叫回归标准差）就是每个回归参数的标准误差Std error了。扩展资料：相关系数与回归系数：A 回归系数大于零则相关系数大于零。B 回归系数小于零则相关系数小于零。（它们的取值符号相同）2、回归系数：由回归方程求导数得到，所以，回归系数>；0，回归方程曲线单调递增；回归系数，回归方程曲线单调递减；回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。SPSS由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H.Nie、C.Hadlai(Tex)Hull 和 Dale H.Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长。
spss回归系数表中的标准误差（Std Error）的计算公式 根据2113t检验的定义，可得Std error=根号（（x'*x）^5261-1的对角线元素）*RMSE你可4102以用excel来求std error：假设有p个自变1653量，每个变量都有n组数据，那么：(1)首先我们定义一个X变量矩阵，即一个n*(p+1)阶矩阵（为什么不是p，而是p+1，是因为第一列是常数项的系数，都为1，这一列1不要忘记加哦）；(2)然后我们需要求出X的转置矩阵X'，可以用选择性黏贴里的转置，也可以用转置函数（记得要ctrl+shift+enter），excel具体操作自己哦。(3)然后进行矩阵乘法计算，求出x'*x，用MMULT（）函数，excel具体操作自己哦。(4)然后再对求出的“x'*x”进行逆矩阵求解，即我们要求出（x'*x）^-1，用MINVERSE(）函数，excel具体操作自己哦。(5)然后逆矩阵中对角线上的值开根号再乘以rmse（均方根误差或者叫回归标准差）就是每个回归参数的标准误差Std error了。p.s：(1)RMSE={[（用回归方程得出的yi估计值-yi真实值）^2的总和]/（n-p-1）}的开根号(2)其实表里的t检验值就剩余表里的b系数除以std error哦，t=b/std error
SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看 首先来说明各个2113符号，B也就是beta，代表回归5261系数，标准化的回4102归系数代表自变量也就1653是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量。
SPSS 回归系数计算方法 选择菜单Analyze-Regression-Mutinomal Logistic，输出结果的表格第二栏的“B”就是了
为什么spss与excel算出来的回归系数不一样 正常操作下，两个软件结果的精度是一致的，这个不用怀疑，请检查操作是否正确。另外，看是否看错了值。
SPSS 线性回归分析中，系数表解读 B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变百量和因变量的相关，为什么要标准化，因为度标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差，所以看结果要看标准系数的，非标准化的可以不看。你写的回归方程式用非标准化系数来的，要改成标版准系数的就对了，就算用非标准化的，你方程的截距都没有，非标准化的方程还是有权截距的（就是那个常量）
SPSS中哑变量的回归系数怎么选取？
