SPSS多元线性回归结果显示的P值是什么意思啊?

1、p值，也称显著性值或者Sig.值，用于描述某件事情发生的概率情况，其取值范围是0~1，不包括0和1，通常情况下，一般有三个判断标准一个是0.00.05以及0.1。

2、SPSS中P的数值值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。

3、F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为28%。

SPSS怎样求P值?

1、在SPSS 10中计算两组数据的P值，一般步骤如下： 数据输入：首先，在SPSS中创建或打开一个数据集，并确保你的两组数据已经输入。这些数据可以是连续的（如身高、体重）或二分的（如性别）。

2、单样本t检验的P值计算方法：单样本t检验用于检验一个样本的均值是否等于某个已知值。P值的计算方法是比较观察到的t统计量的绝对值与自由度相关的t分布的累积概率。

3、首先，打开SPSS软件并导入数据，选择“分析”菜单并选择“一元方差分析”。然后，将三组数据的变量分别拖入“因子”框和“依赖变量”框中，点击“选项”按钮，并在弹出的对话框中选择计算“p值”的选项。

4、打开相关软件，输入要求的两组数据。随便选择一个空白表格，并点击函数fx。在选择类别为统计以后，确定函数为TTEST。分别点击第一组和第二组数值并选中第一组和第二组方框数据，注意尾数和类型都输入2。

spss回归分析结果解读

结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。第四步：写出模型公式 第五步：对分析进行总结 SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。

spss回归分析结果看法：回归模型的拟合度：查看模型摘要表格中的R²；（决定系数），以评估模型对数据的拟合程度。R²；值越接近1，说明模型对数据的拟合越好。

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R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。

在用SPSS做一个线性回归分析，结果如图，R方很低，但是显著性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。