迴歸方程不顯著怎麼辦?
迴歸係數不顯著怎麼辦
這種情況是很常見的
出現這種情況的原因有很多種
但通常是兩個變量間並不存在顯著關係
也有可能是迴歸方程的形式有錯
通常可以這樣處理：令y=a+bln(x)（自變量取對數，通常能提高線性關係）
再檢驗一下效果
迴歸係數不顯著怎麼辦我在做一個二元線性迴歸分析的
這種情況是很常見的
出現這種情況的原因有很多種
但通常是兩個變量間並不存在顯著關係
也有可能是迴歸方程的形式有錯
通常可以這樣處理：令y=a+bln(x)（自變量取對數，通常能提高線性關係）
再檢驗一下效果
結構方程分析不顯著但迴歸分析結果顯著怎麼辦
結構方程是算顯變量和潛變量的關係，普通意義上的迴歸是算顯變量之間的關係，兩者不一樣，不用一起比較
在線性迴歸分析中，若檢驗的結果為不顯著，可能的原因是什麼，如何處理
可能的原因有二：第一，這個變量與因變量本來就不相關；第二，這個變量和其他變量一起作為自變量分析時，自身的解釋力被其他控制變量稀釋。（南心網 SPSS迴歸分析顯著性檢驗）
試驗設計與數據處理 如果迴歸方程不顯著，應怎樣
實驗設計是整個實驗的框架,我學心理的,我們也做實驗,我們的實驗設計決定了被試的範圍,數據收集的方式.因為不是什麼實驗都是可行的.設計就是為了讓自己的假設可行,可計算.當然重要.數據處理整個就決定了.你這個實驗成不成功. 順便問一句,您是想要。
在相關分析時不顯著卻進去了迴歸模型的原因
spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變量兩兩之間的關係，雖然你可以在分析時一次放入多個變量，但出來的結果都是兩個變量的簡單的相關，也就是不在求兩變量相關時考慮其他的控制變量。
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量對因變量的結果而成的，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量之後的。
因此，普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。舉個例子，比如你考查變量a，b，c之間的關係，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變量，而與第三個變量無關，但如果是迴歸，迴歸裡a和b的相關是在減去c變量的效應之後的，b和c的相關是在減去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變量關係不顯著,迴歸分析卻顯著了這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪
請問血盟倉庫怎麼個用法啊?
你可以把東西存在裡邊在另外一個地方取出來 不過要血盟裡就你自己一個人 個人倉庫是不能取別的地方的功西的 只有血孟的才能
主成分迴歸 之後的迴歸分析不顯著
很正常的，可能數據本身就是如此，不需要做處理