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如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
结果显著就是回归系数显著地不等于0.所以是看P值。回归时，得到一个系数，这个系数一般是 不等 于0的。但是，系数计算出来后，会给出一个误差。你看后面误差范围，如果中间有0，比如，在到之间，这是给定的在一定概率范围内的系数可能取值范围。一般你不做修改的话，这个概率默认是95%。也就是你回归结果前面的系数有95%的概率落在这之间。如果你的回归结果数值在这个范围内比较接近于0，那么统计上可能推断比如有的可能性是0，那这个结果就不显著，即P值为就不显著。所以看的是P值，而不是系数。
不显著说明不拒绝原假设，SPSS会继续计算，但是这些结果也就没有意义。回归模型重要的基础或者方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。
是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
比较的标准是与显著性平比较。一般显著性水平是给定的。常用的显著性水平有三种，，中最喜欢的是.在这个表中，显著性看sig那列，如果这列的值小于，就代表系数显著，按照这个标准，你的结果里面没有一个是显著地！建议先做一下相关分析
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
每一个孩子都经历过被论文支配的痛苦，大多数学生写完了文之后要去相关网站进行查重，如果某一位学生写出来的作文不合格，这位学生会根据不合格的原因进行修改。还有一部分学生论文，写完之后发给辅导员及专业课，老师，查看之后没有问题，却在答辩上出现问题，这类学生可以申请第二次答辩，答辩老师不会为难你的。学生并不害怕答辩，他们害怕自己写的论文效果不显着，那么当我们遇到论文效果不显著时，该怎么办呢？
每一个学生都会得到学校的安排，每一个学生都有专业课老师进行论文辅导。我们学校每一个班级都有一个专业老师，他会帮助我们修改论文，解决论文中的问题。当我们出现任何论文问题时，这位老师会查阅相关资料，给予我们最正确的答复。如果你的论文结果不显著，可以请教专业老师帮忙指导。
绝大部分学生论文效果不显著的原因是资料匮乏，所提出的观点得不到验证。还有一部分学生论文效果不显著的原因是查重率太高，论文不通过。既然你没有查阅相关资料就开始写论文，那么论文的结果肯定不会尽如人意，所以如果碰到论文结果不显著的情况，可以继续查阅资料，丰富论文内容。
这里指的是与其他人进行互帮互助，每一个班里都有学习很好的学生。如果你是一名学渣，所写出的作文结果不如人意，可以向同学寻求帮助，也可以和学习好的同学进行合作。许多人通过讨论与合作完成论文，寻求他人合作与帮助的过程中，千万不要害羞，让同学知道你有一颗爱学习的心。
我觉得你可以再去找一些知识丰富你一下你的论文，让得出来的结果更加显著一些。
回归系数不显著：检验多重共线性的方法：条件数、VIF、奇异值分解、特征系统分析，解决方法：岭回归、主成分、变量筛选。
和是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值，对应的概率分别是和，如果显著性水平是的话，说明常量不显著，则一元线性回归分析中不应该含有常量。至于是对“技术人员密度”系数的标准化，不用太在意此数字。
回归系数差异显著性检验
（significance testof difference between two regression coefficients），对样本回归系数是否随机取自总体回归系数为零的情况的统计检验。设 b 为样本回归系数，β为总体回归系数，则b与β=0 差异显著即意味回归系数显著，b 与在β=0 差异不显著即意味回归系数不显著。
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。
会。毕业论文回归结果太好你不需要关心专家是否会质疑数据，你只要想想自己的毕业论文数据是否经得起质疑。
不会。论文改回归结果不会被发现的，是小批改不会发现的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过。
数据回归分析是不容修改的。不能看那个数据不合理就随意更改增大或减小，但做了大量的重复实验后，对于实验中所出现的个别明显异常数据结果可以进行剔除但原始资料不能变，这样就可以提高分析结果的精度。这样做所冒的风险犯错的概率为，剔除的数据个数实验总数据个数。
我觉得你可以再去找一些知识丰富你一下你的论文，让得出来的结果更加显著一些。
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。
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。
写的论文得出来的结果不显著，可以再改改呀，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里