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spss，两个问卷，第一个问卷4个维度，第二个问卷6个维度。
我用第二个问卷的维度作为自变量，预测第一个问卷的维度。
   spss步骤是线性回归，把方法改成了：逐步，结果如下

问题：这个表应该怎么看呢？
想达到这样的目的，   ，F值sig值不知道看哪一个，怎么样吧表结合起来看？

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关键词：SPSS PSS 线性回归 自变量 怎么样 自变量

问题是上面三个表怎么看。做逐步回归正确吗？这个目标图做得就是逐步回归，》
多元回归跟多项logistic回归是一样的吗？二者不一样有哪些区别？?

问题上面三个表怎么看，
我做的逐步回归，正确吗？有其他更尤的方法吗？
多元回归与多项logistic回归一样吗？二者什么区别？？

Apa| 发表于 2015-3-2 22:48
问题上面三个表怎么看，
我做的逐步回归，正确吗？有其他更尤的方法吗？
多元回归与多项logistic回归一样 ...

看不到你的原始变量（自变量和因变量）代表什么，是什么类型的数据。所以无从判定是用多元线性回归还是logistic回归。方法判定不了，表格自然无法有效解读。

xddlovejiao1314 发表于 2015-3-2 23:14
看不到你的原始变量（自变量和因变量）代表什么，是什么类型的数据。所以无从判定是用多元线性回归还是lo ...

第一个问卷是李克特式7点量表的计分，第二个问卷是 是否的计分，是记1分，否记0分。应该是计量数据。
原始变量：自变量：表格中进入方程的变量，有六个，我用的逐步回归，只显示了三个，求助，退避，解决问题。


因变量：表格里面有写，亲和型等等4个。

你是问的这个意思吗？

Apa| 发表于 2015-3-3 10:17
第一个问卷是李克特式7点量表的计分，第二个问卷是 是否的计分，是记1分，否记0分。应该是计量数据。
原 ...

依你说的，那因变量就是李克特量表测定的数据，可近似看做连续性变量，自变量全为二分类类别变量。用一般线性模型即可。

Apa| 发表于 2015-3-3 10:17
第一个问卷是李克特式7点量表的计分，第二个问卷是 是否的计分，是记1分，否记0分。应该是计量数据。
原 ...

若你的自变量间没多大关系，建议不用逐步回归，用enter就好的。

最后说说你想看的这个表怎么解读的问题。表的因变量包含亲和型、自强型等4个。说明分别做了4个模型（如模型1以亲和型为因变量，以问卷2的6个类别变量作为自变量）。表中的R^2表示各个自变量能有效解释因变量变异的比例（如第一行的求助对应的R^2=0.146，表明这个变量能解释亲和型变异的14.6%，其它的R^2解释与此对应即可）。第五列的F值上面还加了*，表明分别用6个自变量去解释4个因变量（4个模型），每个模型中至少有1个自变量系数与0差异明显（即显著）。接着看第6列回归系数，如第一行求助对应的B=1.039，这个具体的解释是在其它条件不变的情况下，求助的亲和型比不求助高103.9%。最后一列的t统计量是检验各个自变量与0差异是否显著的。