回归分析结果如何解读
编辑:Simone
2024-11-15 16:19:05
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很多人在做分析的时候,遇到的最大的困难不是不知道怎么分析,而是不知道如何解读。下面就来简单介绍下回归分析结果如何解读。
使用SPSSAU,点击【通用方法】--【线性回归】进行分析,得到如下结果
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。
由上图可知,模型R²值为0.401,意味着平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。回归模型通过F检验(F=49.628,P<0.05),说明至少一个变量会对满意度产生影响关系。
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。
可以看到,四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05,说明X对Y均有显著性影响关系。
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。
通过回归系数来看,模型中四个解释变量的B值分别为0.110、0.150、0.271、0.079。说明平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施对满意度均呈现出显著的正向影响关系。
第四步:写出模型公式
模型公式为:满意度=1.600 + 0.110*平台交互性 + 0.150*教学资源 + 0.271*课程设计 + 0.079*课程实施
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,具体分析如下:
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