回归分析里，控制变量和自变量都显著了，怎么理解？ - SPSS论坛

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zandan 发表于 2017-2-26 23:06:25 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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模型是ROA=β0 +β1 *CSR+β2*SIZE+β3 *GROW+ε；自变量为CSR，因变量是ROA，SIZE和GROW是控制变量；由于刚入门，哪位大神能帮忙看看啊，有没有什么问题？为什么控制变量SIZE也显著了呢？常数项也是显著吗？是不是模型错了呢？在此谢谢好心人的回答啦。用SPSS回归后，如图：

相关性
[size=12.0000pt]		ROA	SIZE	GROW	CSR
Pearson 相关性	ROA	1.000	-.400	-.085	.168
	SIZE	-.400	1.000	.121	.355
	GROW	-.085	.121	1.000	.123
	CSR	.168	.355	.123	1.000
Sig. （单侧）	ROA	.	.003	.285	.129
	SIZE	.003	.	.208	.007
	GROW	.285	.208	.	.205
	CSR	.129	.007	.205	.
N	ROA	47	47	47	47
	SIZE	47	47	47	47
	GROW	47	47	47	47
	CSR	47	47	47	47

模型汇总
模型	R	R 方	调整 R 方	标准估计的误差
1	.401a	.161	.123	7.99326
2	.523b	.274	.223	7.52138
a. 预测变量: (常量), GROW, SIZE。
b. 预测变量: (常量), GROW, SIZE, CSR。

Anovaa
模型		平方和	df	均方	F	Sig.
1	回归	539.477	2	269.738	4.222	.021b
	残差	2811.257	44	63.892	[size=12.0000pt]	[size=12.0000pt]
	总计	3350.734	46	[size=12.0000pt]	[size=12.0000pt]	[size=12.0000pt]
2	回归	918.174	3	306.058	5.410	.003c
	残差	2432.560	43	56.571	[size=12.0000pt]	[size=12.0000pt]
	总计	3350.734	46	[size=12.0000pt]	[size=12.0000pt]	[size=12.0000pt]
a. 因变量: ROA
b. 预测变量: (常量), GROW, SIZE。
c. 预测变量: (常量), GROW, SIZE, CSR。

系数a

模型

非标准化系数

标准系数

t

Sig.

B

标准误差

试用版

1

(常量)

87.055

26.627

[size=12.0000pt]

3.269

.002

SIZE

-3.430

1.208

-.395

-2.840

.007

GROW

-.004

.014

-.037

-.266

.792

2

(常量)

107.269

26.245

[size=12.0000pt]

4.087

.000

SIZE

-4.511

1.211

-.520

-3.726

.001

GROW

-.007

.014

-.066

-.504

.617

CSR

.188

.073

.361

2.587

.013

a. 因变量: ROA

已排除的变量a
模型		Beta In	t	Sig.	偏相关	共线性统计量
						容差
1	CSR	.361b	2.587	.013	.367	.867
a. 因变量: ROA
b. 模型中的预测变量: (常量), GROW, SIZE。