论文文献的回归表格怎么看

您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss做回归分析结果怎么看，spss进行回归分析结果怎么看相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于，如果小于，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。

2、其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。

3、这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。

4、第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。

回归结果在论文上展示如下：1、统计学分析中表述logistic回归时，要报告自变量，因变量，自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时，要报告自变量，因变量的赋值情况，我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时，要报告OR，95%可信区间，各变量参照组，这是logistic回归最核心的结果表述。

eviews回归分析结果看法如下：1.参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；的P值，小于模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，结合所述，可以一个个对照分析。

参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，结合我说的，你一个个去对照吧

1、回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术，想知道自变项X对依变项Y的解释力或预测力时，最常用的是线性回归SPSS: Analyze- Regression- Linear。

2、弹出对话框，输入想要验证的自变项和依变项，如图。

3、如图，Sig. P<.05,有显著性， 表示自变项X对依变项Y的解释力或预测力正相关。

4、R Square 自变数能够解释依变数的变异量，此处.763表示共同解释的变异量，论文报告中要报告调整后的R平方，即Adjusted R Square。