模型摘要 调整的 R 方；ANOVAb 显著性；系数三表显著性 R2是复相关系数，可以理解为这个系数值越大，自变量对因变量的解释就越大，一般的回归分析里面，只需要关注R2和调整的R2就可以了，是用来说明自变量的解释效果。ANOVA显著性 是用来检验整体回归预测是否显著地方差分析，如果这里的检验显著，则说明至少有一个自变量对因变量有显著地预测效果，如果这里的F检验不显著，就说明自变量对因变量都没有预测效果。你这个F检验显著，说明回归方程整体显著，也就是至少有一个自变量对因变量有显著效果。标准是0.05，不是0.005回归系数表的t检验 就是用来检验每个自变量是否对因变量有显著效果，p值，则说明自变量有显著预测效果，若p值＞0.05，就说明该自变量有显著地预测效果。跟能不能用没关系，只是说这个自变量是否对因变量有显著预测作用
spss教程：对应分析，对应分析一种类似于主成分分析的变量降维分析方法，主要用于定性二维或多维列联表数据的分析，与主成分分析不同之处除了分别用于定性与定量数据的分析。
重复测量资料方差分析的结果分析与表述 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：穷途末路人J青C品M黄Y黑K中华创伤骨科杂志2003年3月第5卷第1期ChinJOrthopTrauma，March2003.Vol.5.N0.1？67？？继续教育636f70797a686964616f31333433623766？定量数据重复测量的方差分析陈平雁【摘要】医学研究中有时会遇到重复测量数据，而此类数据统计分析不当的现象在国内医学期刊中较为普遍，例如，只做单独效应分析，或用配伍组设计资料的方差分析来处理。针对此现象，本文专门介绍定量数据重复测量的方差分析方法，以及如何应用SPSS10.0软件处理此类数据和如何在论文中正确地表达统计分析结果。【关键词】方差分析；重复测量；交互效应；主效应；ε校正【中图分类号】N32【文献标识码】A【文章编号】1671-7600(2003)01-0067-04AnalysisofvarianceofrepeatedmeasuredataCHENPing-yanDepartmentofHealthStatistics，TheFirstMilitaryMedicalUniversity，Guangzhou510515，China【Abstract】Sometimesresultsareexpressedbyrepeatedmeasuredatainthefieldofmedicalresearch.Inappropriatestatisticalmethodswerewidelyusedinthenationalmedicalliterature.Forinstance，two-。
