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
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一碗人间烟火
