毕业论文回归结果不显著

1、残差均方大。包括测量误差大，模型外有显著因子，误差自相关，或者真实不显著项未并入残差均方中。

2、共线性。方差膨胀因子太大。

3、该因子取值范围或波动范围太小，导致效应小。

4、模型外因子与该因子存在交互作用，把因子效应抵消。

5、该自变量因子存在测量误差，或记录与实际不符。

6、未做残差诊断，违反稳定，正态，独立，等方差假设，或有异常值未处理。

7、数据太少或抽样量太小，偶然性导致的。

8、手动计算错误。

扩展资料：

线性回归分析注意事项：

在应用相关和回归分析时，一般分为定性分析和定量分析两个阶段，其中定性分析虽然并不复杂，但也及其重要。通过定性分析，我们来判明分析的变量之间是否存在相互依存关系，而后才能转入定量分析。需要指出的是，不能不加分析地，将两个变量凑合在一起进行定量分析，这样往往会得出虚假相关的结论。

利用拟合的数学表达式所取得的回归方程，均是在一定范围内的有限资料计算得到的。理论上来说，其有效性只适用于该范围内，不适用于该范围外，即只适用于内插推算，不宜用作外推预测。

一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话是如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般以上说明关系非常紧密；之间说明关系紧密；说明关系一般。2、如果说相关系数值小于，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫水平显著，2个*号叫水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系；首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)；3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)；4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于则表示关系紧密)；5. 相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。

一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。

一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果放入多个自变量做回归，那么看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量

一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量

再好好分析，用别的的数据、别的方法再去研究，得出新的分析结论。可以去咨询老师，看看是哪里出的错误，能及时纠正。