求大神SPSS帮忙看一下，这个分层回归分析后的结果是什么状况啊！ spss回归分析结果图，帮忙看一下，麻烦详细地解释解释

分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。

分析时通常第一层放入基本个人信息题项或控制变量; 第二层放入核心研究项。使用SPSSAU在线spss分析结果显示如下：

R²：模型的解释力度

F 值：用于判断模型是否有意义，如果对应P值小于0.05说明模型有意义

△R²：模型变化时，R²值的变化情况

△F 值：模型变化时，F值的变化(该值不是直接F值相减)，如果对应P值小于0.05则说明模型变化有意义，具体可通过△R²查看模型解释力度变化情况，以及查看新增加的自变量的显著性情况。具体分析可结果智能文字分析，进行解读。

分层回归就是检验加入某些个变量后前后两次回归的结果，通过比较两次回归结果，以判断该变量是否有效改进善模型。通常是通过比较R方的，R方变大，则模型变得更好，新加入的变量的作用有效果。
模型2的R值和R方明显大于模型1，说明加入第三个变量后，回归模型更优。
从系数上看，模型1的第二个自变量的系数不显著。而模型2再加入新变量以后，系数变成显著，同样也反映新变量对于模型的优化作用。
总之，就是模型2优于模型1，且模型2的回归方程拟合度和系数更显著。
B项的数值为负值，表明该变量对于因变量的影响是负方向的，当然，符不符合道理就看你有没有足够的证据去验证了。
t值存在负值是正常的，因为t值得计算公式中，分母总是正数，而分子是一个减式，这就可能导致t值为负值。不过在t检验中，通常用t的绝对值来分析（也就是-t和t是等价的），求出相应的P值，再根据P值来评价结果。

spss回归分析结果图，帮忙看一下，麻烦详细地解释解释~

R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。

系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。

对于线性回归，我在百度还有其他的回答，你可以搜索进行补充。

首先来说明各个符号，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<0.05一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<0.05,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，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，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，就是R方开根号。
以及这些都是理论讲解，其实是需要把各个指标连贯起来写成分析才好，可以使用网站在线spss就是spssau里面有智能化文字分析，里面默认就有智能文字分析出来，而且网页使用也非常方便，里面会把上述中需要的指标进行汇总成表格，直接就能使用，非常便捷。

求一个会spss的大神帮助看一下,这是某一篇文献上的显著性分析,我想请 ...
答：那个abc ABC是自己总结的用来表示差异分析的 因为spss分析出来的表格很多，而论文里面通常要求精简，因此就把表整合，然后显著性直接用自己设定的符号来代替

看不懂啊。。求帮忙看一下这个相关分析结果,并进行简单描述,谢谢!!第...
答：Pearson 线性相关分析表明，6个数据依照其相关性，可以分为两个组。组1包括两个变量：SN 和 OS，这两个变量之间无显著线性关系（p > 0.05），二者和其它4个变量之间也没有显著线性关系（p > 0.05）。注意，“p”代表显著性系数，如果其小于或者等于0.05，则两个变量之间才会具有显著相关关系。

用SPSS相关性分析后的结果怎么看?
答：1、首先将数据导入到SPSS工具中，并打开相关的数据，保证导入的数据类型为Excel类型。2、导入数据后，查看一下数据视图和变量视图，尤其是变量视图要保证都是数值型的数据为好。3、然后，选择“分析中的相关分析下的双变量”栏目。4、将要分析的变量放在“变量”中就可以点击确认了，其他的不要改动。5、...

大神们,这个SPSS里的显著性分析结果怎么解释,abcd是不是按平均数的大 ...
答：首先将全部平均数从大到小依次排列。然后在最大的平均数上标上字母a;并将该平均数与以下各平均数相比,凡相差不显著的,都标上字母a,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。再以该标有b的平均数为标准,与上方各个比它大的平均数比较,凡不显著的也一律标以字母b;再以标有b的最大平均数为...

spss这个结果请帮我分析
答：你使用的是SPSS的成组t检验。首先要看Levene方差齐性检验的结果，如果其对应的Sig值大于0.05就表明方差齐性的假设成立，那么之后的t检验你就只看“假设方差相等”这一行所对应的结果就可以了，否则就只看“假设方差不等”这一行所对应的结果。由于你检查的4个变量的Levene方差齐性检验结果的Sig值都...

spss结果分析是啥意思?哪个大神帮我看看?谢谢!
答：第一：分析X与Y之间是否呈现出显著性(P值小于0.05或0.01)；第二：如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在；第三：如果没有呈现出显著性；说明X不同组别下，Y没有差异；第四：对分析进行总结。SPSSAU-网页在线版本的SPSS，里面有智能文字分析。

spss回归分析结果解读
答：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。

哪位大神帮我分析一下这个spss做出来的结果
答：你做了t检验，但是不符合齐性 因此可以看下面一行的p值，是小于0.001的 显著 我替别人做这类的数据分析蛮多的

SPSS因子分析碎石图,各位大神帮忙看下,大约是有几个主要因子?我的实验...
答：既然可以不要求特征根植大于1，那自然成分的数量 就可以根据你自己的情况来定了，你可以结合专业情况 看多少个主成分能够把你的主要内容基本涵盖进去 那就确定多少个 如果只是单纯的看这个图，就会出现不同的观点，没有什么统一标准

spss分析-回归-线性,得到了下面的结果,那位大神能帮我详细的解读一下...
答：这是一个拟合"速度与刹车距离”线性回归方程的分析结果。主要看系数表和模型汇总2个表。系数表：给出了回归方程是：速度=25.851+0.182*刹车距离n sig.表示显著性水平，.000说明回归常数25.851和回归系数0.182都是显著的，即等于0的概率很小(0.000)t是t统计量，标准系数--试用版翻译有误应当是...