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R=0.765RSquare=0.585AdjustedRSquare=0.439Std.ErroroftheEstimate=0.0557这是否表明变量X对Y的解释程度不高呢ANOVA(b)ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression0.08870.01254...

R =0.765 R Square=0.585 Adjusted R Square =0.439

Std. Error of the Estimate=0.0557 这是否表明变量X对Y的解释程度不高呢

ANOVA(b)

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1Regression 0.088 7 0.0125 4.023 0.007

Residual 0.0622 20 0.0031

Total 0.1498 27

a Predictors: (Constant), X7, X4, X6, X1, X3, X5, X2

b Dependent Variable: Y

Coefficients(a)

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig.

1(Constant) -0.053 0.117 -0.451 0.657

X1 -0.516 0.331 -0.359 -1.559 0.135

X2 -0.118 0.154 -0.242 -0.768 0.451

X3 -0.022 0.033 -0.192 -0.660 0.517

X4 0.014 0.008 0.314 1.816 0.084

X5 0.160 0.047 0.928 3.381 0.003

X6 -0.008 0.050 -0.033 -0.169 0.868

X7 0.015 0.008 0.316 1.823 0.083

a Dependent Variable: Y

只有X5的t 小于0.05，是否只有X5有意义？到底应该如何分析？

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本文标签： 线性怎么看spss

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