1樓：yen暖暖
迴歸分析顯著性水平通常情況下是設定乙個相同的數值，一般取或。這是由幾個因素決定的：
1. 標準實踐：在多數情況下，或是迴歸分析中常用的顯著性水平。
2. 顯著性水平可以影響結論：使用較低的顯著性水平會使檢驗結果更為嚴格，因此念晌更少的檢驗結果被判定具有顯著性；而使用較高的顯著性水平則會導致更多的檢驗結果被判定具有顯著性。
3. 可重複性：使用相同仔棚鋒的顯著性水平可以確保不同樣本、不同資料集之間的研究結果是具有可重複性的。
當然，如和配果您對這些常規做法存在疑問，或者在具體問題中確有特殊需求，您也可以根據實際情況採取不同的顯著性水平。
總結來說，迴歸分析顯著性水平一般取定為相同的數值，例如或，這是常規的做法。然而，具體的數值也可以根據實際情況進行調整或取值。
2樓：秋梵彥慧
迴歸分析顯著性水平可以取不同的資料，但需要根據具體情況進行選擇。
迴歸分析中的顯著性水平通常取或者。取就意味著在95%的置信水平下，我們認為自變數與因變數之間的關係是顯著的；取就意味著在99%的置信水平下，我們認為自變數與因變數之間的關係是顯著的。這個顯著性水平的選擇主要取決於研究的目的和方法，以及資料的質量和數量等因素。
一般而言，如果資料量較小或者資料質量較差，建議選擇更高的顯著性水平，如。這樣可以更好地控制誤差，減少假陽性的可能性。但如果資料量較大且資料質量較好，並且需要比較靈敏地檢測變數之間的關係，可以考慮選擇更低的顯著性水平，如。
此外，對於不同領域的研究，顯著性水平的選擇也可能會有所差異。例如，在醫學領域，要求顯著性水平更高，因為誤判會對患者的生命和健康產生影響；清乎而在社會科學領域，顯著性雀正指水平相頃配對較低，因為研究物件的行為和態度往往受到多種因素的影響。
綜上所述，迴歸分析顯著性水平的選擇應該根據具體情況進行，考慮多方面因素的影響，以達到科學、合理的研究目的。
3樓：孤鴻勸爾他
迴歸分析的顯著性水平通常取或，但在實際應用中，我們也可以取其他的顯著性水平，如或等。這主要取決於研究者對誤差的容忍程度和研究的目的。一備兆般來說，取較小的顯著性水平能夠保證結果的可靠性和準確性，但同時也會增加犯第一類錯誤（把實際不存在的效應當做存在的錯誤）的概率。
相反，取較大的顯著性水平可以減少犯第一類錯誤的概率，但同時也會增加犯第二類錯誤（把實際存在的效應當做不存在的錯誤）的概率。
因此，在選擇顯著性水平時，需要根據研究的目的、實際需求和資料的特徵等方面進行綜合考慮。一般來說，如果研究的目的是為了驗證假設或者**變數之間的關係氏滾碰，那麼取較小的顯著性水平會更為合適；而如果研究的目的是為了保證結果的可靠性和準確性殲談，那麼取較大的顯著性水平則更為合適。
4樓：黃海弄潮
在相同的顯著性水平下，如果迴歸係數顯著，那麼迴歸方程也顯著。在相同的顯著性水平下，如果迴歸係數顯著，則取不同資料絕漏可以迴歸殲亮分析某個指標。
如何氏巨集寬檢驗迴歸方程的顯著性？
迴歸 equation(1)-0的顯著性檢驗在迴歸 equation用平方和與剩餘平方和建立後，如果迴歸equation的f檢驗沒有顯著地代表每個變數的偏倚，變數的顯著係數不代表迴歸方程顯著，需要對迴歸方程進行f檢驗才能知道結果。
5樓：天氣
迴歸分析顯著性水平是指在進行迴歸分析時，對於樣本資料中的任何乙個自變數與因變數之間的關係是否存在統計學顯著性的判斷水平。通常情況下，顯著性水平都是設定為或，這代表著我們在進行迴歸分析時所做的推斷，要麼有5%的概率是錯誤的，要麼有1%的概搜毀敗率是錯誤的。因此，迴歸分析顯著性水平的資料應該是統一的，這可以保證迴歸分析結果的一致性和可靠性。
如果迴歸分析顯著性水平取不同的資料，那麼會導致不同的統計推斷結果，使得不同的資料餘陪集之間的分析結果無法比較和驗證。此世顫外，如果顯著性水平設定太高，可能會導致漏掉真實的相關性，而設定太低則可能會將不相關的結果誤判為相關。因此，顯著性水平的選擇需要根據具體情況進行權衡和調整，確保結果的可靠性和可重複性。
總之，迴歸分析顯著性水平應該是統一的，一般情況下設定為或，並根據具體情況進行權衡和調整。這樣可以保證迴歸分析結果的一致性和可靠性。
6樓：無語jjj斤斤
迴歸分析顯著性水平是指在進行迴歸分析時，判斷因變數和自變數之間是否存在顯著性關係的標準。通常情況下，顯著性水平被設定為或，這意味著如果計算出來的p值小於這個顯著睜神性水平，我們就可以拒絕原假設，即認為因變數和自變數之間存在顯著性關係。但是，不同的資料可能需要不同的顯著性水平。
首先，我們需要了解一下什麼是顯著性水平。顯著性水平是指在假設檢驗中，拒絕原假設的概率。常見的顯著性水平有和，這意味著我們可以接受5%或1%的錯誤率，即在5%或1%的情況下，我們可能悉好虧會錯誤地拒絕原假設。
因此，選擇顯著性水平的大小，需要根據具體情況來決定。
如果資料量很大，那麼我們可以選擇更小的顯著性水平，比如，這樣可以更加嚴格地控制錯誤率。但是如襪羨果資料量較小，選擇更小的顯著性水平可能會導致樣本量不足，從而影響結果的可靠性，此時我們可以選擇更大的顯著性水平，比如。
此外，顯著性水平的選擇還可以根據具體研究領域和研究背景來決定。比如在醫學研究中，為了更好地保護患者的安全和利益，顯著性水平可能會設定得更為嚴格。
總之，迴歸分析顯著性水平可以根據具體情況和研究背景來進行選擇，需要權衡錯誤率和樣本量等因素。
7樓：熱誠又清麗丶福音
迴歸分析顯著性水平是指統計學中的一種顯著性檢驗方法悄信，用於檢驗自變數與因變數之間的關係是否顯著。通常情況下，迴歸分析顯著性水平的標準是或，也就是說，當計算出的p值小於或時，我們可以認為自變數與因變數之間的關係是顯著的。
在實際應用中，不同的資料集可能具有不同的特點和分佈，因此迴歸分析顯著性水平可以取不同的資料，但需要根據具體情況進行選擇。如果資料集比較小或者樣本之間的方差比較大，可以考慮將顯著性水平設定得更高，例如或，以降低犯錯的概率。反之，如果資料集比較大或者樣本之間的方差比較小，可以將顯著性水平設定得更低，例如或，以提高檢驗的敏感性。
在實際應用中，我們需要根據具體情況選擇合適的顯著性水平，以保證分析結果的準確性和可靠性。同時，我們還需要啟首輪注意避免過度解讀分析結果，應該結合具體背景和實際應用需求進行綜合判芹盯斷。
8樓：瞧瞧
迴歸分析顯著性水平是用來衡量自變數對因變數的影響是否顯著的統計指標。通常情況下，我們會採用作為顯著性水平，也就是說，當p值小於時，我們認為自變數對因變數的影響是顯著的，否則就認為不顯著。
在實際應用中，根據研究目的和資料情況，顯著性水平可以取不同的值好老滾。比如，如果我們的研究目的比較嚴謹，要求得出的結論具有高度的友餘可信度和可靠性，那麼可以將顯著性水平設定為或，以降低犯錯含拿率。而對於某些初步研究或者觀察性研究，顯著性水平可以適當調高，比如設定為，以增加發現的可能性。
總之，在選擇顯著性水平時，需要根據研究目的、資料情況、樣本大小等因素綜合考慮。設定乙個合理的顯著性水平有助於提高研究的可靠性和可信度。
9樓：河童
迴歸分析顯著性水平通常取或，這是因為在進行迴歸分析時，我們需要判斷自變數和因變數之間是否存在顯著的線性關係，以及自變數對因變數的影響是否具有統計學意義。在進行顯著性檢驗時，我們需要設定顯著性水平，即在假設檢驗中所允許的犯錯誤的概率。通常情況下，我們選擇的顯著性水平是鏈消或，這意味著我們接受的棚嫌知錯誤率為5%或1%。
當我們選擇或作為顯著性水平時，我們能夠較為準確地判斷自變數和因變數之間是否存在顯著的線性關係，以及自變數對因變數的影響是否具有統計學意義。如果我們將顯著性水平設定得過低，可能會導致錯誤地拒絕原假設，即認為自變數和因變數之間存在顯著的線性關係，或自變數對因變數的影響具有統計學意義，而實際上並不存在這種關係。反之，如果將顯著性水平設定得過高，可能會導致錯誤地接受原假設，即認為自變數和因變數之間不存在顯著的線性關係，或自變數對因變數的影響不具有統計學意義，而實際上存在這種關係。
因此，通常情況下，我們選擇或作為顯著性水平，以確保迴歸分析結果的準確性和可靠性。當然，在具體應用中，根據實際情況和需要，也可以選擇其他顯著性水者伏平進行分析。
迴歸分析顯著性怎麼看
10樓：花小花老師
reg只提供迴歸分析，在出的結果裡每個變數後面都有p值，p=0代察碰表顯著，p=以下悶沒拆是1%顯著水平顯著，是5%，是10%，如要要t值可以ttest a之類的。
reg y x1 x2 xn
test x1=x2=xn=0
關鍵看三個地方：
1、判定係數r方，為，擬合優度很高。
2、迴歸係數，本例中，常數項為，係數為，3、看回歸係數的顯著性檢驗，即p值，本例中，x的係數的p值為，小於，說明x對因變數有顯著的影響。其它的基本可以忽略。
stata：
的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如cox比例風險迴歸，指數與weibull迴歸，多類結果與有序結果的logistic迴歸，poisson迴歸，負二項螞棗迴歸及廣義負二項迴歸，隨機效應模型等。具體說， stata具有如下統計分析能力：
數值變數資料的一般分析：引數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，互動效應模型，平衡和非平衡設計，巢狀設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項資料的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。<>
多元迴歸模型 相關性分析時其中乙個自變數和因變數不顯著，但是迴歸分析時確實顯著的是怎麼回事？
11樓：一二三奈斯
答案如下：
1、這個當然可以理解。因為x與y的相關係，只是考慮兩個變數之間的線性問題，只用這兩個變數的數值進行計算；而你做多元迴歸，是控制了另乙個變數，是假定其它變數不變的條件下，分析x與y之間的關係。
2、spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以在分析時一次放入多個變數，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
3、然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成的，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關，是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
4、因此，普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。
5、多元迴歸模型是用來進行迴歸分析的數學模型（含相關假設），其中只含有乙個迴歸變數的迴歸模型稱為一元迴歸模型，否則稱為多元迴歸模型。
spss做線性迴歸分析顯著性水平大於0 05怎麼辦
以所選取的自變數擬出的公式與實際的統計值出入比較大，建議去除相關性較小的幾個自變數就有可能小於0.05。大於0.05意味著結果沒有達到統計學上的顯著，即結果不具有統計學意義，不能判定均值差異是否為隨機誤差所致。此時，首先看看效應量，即eta平方，spss分析方差分析都會提供，如果eta平方至少是中等...
簡述檢驗假設中的p值與顯著性水平的區別
顯著性水平與p 值的區別 1 表示含義不同 1 顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。2 p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。2 取值含義不同 1 顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，...
spss，自變數一元線性迴歸顯著性都很高，可是作多元迴歸
這是因來為這五個因素自雖然單獨作用因 bai變數都很明顯，但是du 將他們綜合考察對因變數zhi的影響的dao時候，不同因素影響的大小不同，影響小的可能效果被影響大的掩蓋了 另外多元迴歸的重點並非變數的綜合對因變數的影響，而是不同變數對因變數的影響那一個最大，這時候考察的指標並非sig,而是標準化偏...