众文网1.SPSS回归分析结果该怎么解释,越详细越好
首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。
其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。
第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。
2.SPSS回归分析中拟合优度R2=0.068很小怎么解决
SPSS回归分析中拟合优度R2=0.068很小是因为拟合的方法不适合导致的，直接更换另一种方法进行解决。其中的具体步骤如下：
1、打开相关窗口，在Graphs那里选择Scatter/Dot。
2、这个时候来到新的界面，如果没问题就点击图示按钮。
3、下一步进入Properties页面，需要根据实际情况确定拟合项。
4、这样一来等得到对应的效果图以后，即可达到目的了。
3.拟合度的拟合度介绍
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方（c2）检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。
⑴.剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况（y）进行比较，求得它们的差异平方和（Q）、回归误差（S）及曲线相关比（r）的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。
, r（曲）=1-(Q/Lyy)
⑵.卡方（c2）检验的计算公式
⑶.回归误差检验法 （Sy/x检验）
通常，多因素预测方程的通式为： y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x
方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，其实，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy/x也就愈大，此时用Sy/x作为检验标准，也就扩大了误差范围，因此，该方法的使用尚需探讨。
⑷.参数检验法（线性回归检验法）
在预测模型研制一章中已经提到，要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况，即 =y时，它们应符合： =0+1y,
用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归，就可以得到如下的线性回归式
=a + by,
当有数个预测方程时，便可得到数个如下的线性回归式：
=a1 + b1y,
=a2 + b2y,,
. . .
. . .
=an + bny, 。
此时比较几个a值和b值，当a值愈趋近于0,b愈趋近于1，则说明该方程的预测效果愈好。
4.回归直线方程中,相关系数多少才算拟合比较好
拟合曲线是一条标准的直线，是直线就会很容易得出他的方程，
回归方程就是这条曲线的方程.
方程一般有两个常数，离因变量近的是回归系数，加号或者减号后面的是截距.回归系数实在没有什么好说的，截距的问题多一些.对于有些试验来说截距似乎是非常正常的，截距大于零，
可以理解为背景较参比高，截距小于零可以理解背景比参比低.
但是对于液相来说就很难理解了，因为从理论上讲背景都是一样的，而且经过分离没有其他成分干扰.认为有两个方面原因引起的这种情况，一线性范围选择不当.这里有个假设（没有证明过），标准曲线（注意是标准曲线）不会是理想直线而是一条真正曲线（只要能测量足够精确肯定是这样的），作出的拟合曲线类似于它的切线或者弦（在很小的局部），如果是向上凸的单调曲线，选点离原点过远，就会得到正截距；相反如果是向下凹的单调曲线，选点离原点过远，就会得到负截距.
当然这里说的“过远”要具体情况具体分析的.另一种情况是可能操作的引起，比如稀释问题，残留问题等等，这个就不赘述了.拟合曲线能否能用一看相关系数r（已经说过了），二看截距.一般认为截距的绝对值要小于拟合曲线最大响应值的2%.
5.您好,我在做毕业论文的数据分析,在结构方程模型构建的过程中,
拟合指标看起来都差点意思
觉得首先你可以再考虑一下你的模型，检查检查路径，看看哪里可能存在问题，最简单的是看看单一路径，有哪些是不显著的，这会提示你有哪些路径的设置不合理，修改一下，拟合指标可以提升。当然，同样的方法你也可以去检验一下你的测量模型，看看有哪些题目很不好的，可以删就删。
其次，你看看你数据本身有没有什么问题，比如被试的作答有没有不太好的，比如有没有看起来乱填的，去掉那些明显胡乱作答的，数据质量会有所提升，相应的也许拟合会有改变
再有，品牌态度那个变量的题目太多了，可以考虑做题目打包，9个题打三包就够了，打包方法请自行查阅相关论文吧
各种方法综合一下，总会提升拟合度。另外，拟合度也只是一个经验指标，如果你后来有一些拟合指标变好了，有的，不行，那你也不用太强求，你再综合考量一下模型中的各个测定系数，修正指数等，如果都好，还是可以支持你的模型，这比单一参考拟合指标好