回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
一、SPSS回归分析中的f值是什么
F值是方差分析中,组间均方与组内均方的比值,组间均方是方差与自由度的比值,因此F值与自由度密切相关,F分布曲线形状也与自由度有关。
通过计算组间均方与组内均方的比值,在一定置信水平下,可以评价两组数据间差异是来源于组间系统性差别还是来源于随机误差。
在回归分析中,SPSS不仅可以计算F值,还可以结合置信水平给出相关的显著性水平P,P<0.05,认为回归分析有统计学意义,如果P>0.05,则认为回归分析无统计学意义。
图2是两组变量进行线性回归分析的结果,可见F值以及显著性水平,该示例中,显著性水平为0,回归结果有统计学意义。
本小节介绍了F值的含义,在实际的分析中F值与P值有什么样的关系,F值在什么范围内,可以取到较好的P值呢,我们在第二小节中进行介绍。
二、SPSS回归分析F值在什么范围内合适
我们观察图1中方差计算公式,假设全部数据均来源于一个总体,即组间和组内的差异均来源于随机误差,那么F值为1,即组内和组间的均方一致,如果各组数据不是来源于一个总体,组间差异越大,F值越大,差异性就越大。
因此在一定置信水平下,F越接近1,差异就越小,F越大差异就越大,对于回归分析的F值,越大代表回归分析具有统计学意义。
一般来说,基于一定的置信水平,我们按第一小节中的方法,通过F值对应的显著水平评估回归分析的统计学意义,显著性水平小于0.05,回归分析有统计学意义,显著性水平高于0.05,回归分析没有统计学意义。以上介绍了F值的含义和取值范围,下面向大家介绍回归分析的步骤。
三、SPSS回归分析步骤
录入数据后,点击分析,回归,线性,如图5所示。
将第一列加入自变量,将第二列加入因变量,如图6所示,点击确定即可。
图7为线性回归结果,R为0.404,F为1.563,显著性水平为0.247,该实例不具有统计学意义。
以上向大家介绍了回归分析的步骤,F值的意义及取值范围,相信大家对SPSS回归分析中的f值是什么,SPSS回归分析F值在什么范围合适这两个问题有了一定的了解。通过计算F值,可以评估差异是来自于组间系统性影响还是随机因素的影响,进而评估线性回归是否具有统计学意义。