spss输出的结果格式跟论文要求的是不一样的,而且也没法在spss中调整都是把它复制出来,然后在word中调整表格格式的...至于在word中怎么调整表格边框 就很简单了,直接双击表格在弹出来的表格属性里面进行选择的,总之该表格格式是一件非常麻烦的事情
如何报告回归分析的结果
回归分析的结果可以分为以下几部分：1）回归模型；2）回归系数；3）因变量和自变量的特征；4）自变量之间的关系。其中，1和2是必须详细报告的基本信息；而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息。以下分别讨论之。
如何描述回归模型和回归系数
先简单讲一下一元回归。一元回归，即只涉及一个自变量（如X）。这种模型在社会科学中既很少见（一个常见的例外是时间序列分析中以时间为自变量分析因变量的长期趋势），也很容易报告。一般不需用表格，只须写一句话（如“自变量X的b = ?，std = ?, Beta = ?”）或给一个公式（如“Y = ? + ?b, where std = ?, Beta = ?”）就足够了。如果一项研究中有多个一元回归分析，那么就应该也可以用一个表格来报告（参加？），以便于读者对各模型之间作比较。
接下来专门讲多元回归。由于其涉及诸多参数，有的必须报告、有的酌情而定、有完全不必，为了便于说明，我按SPSS回归分析的输出结果（其它统计软件大同小异），做了一个如何报告回归模型和回归系数的一览表（表一）。如表所示，我将各种参数分成“必须报告”、“建议报告”、“一般不必”和“完全不必”四类。我的分类标准来自于公认的假设检验所涉及的四个方面，即变量之间关系的显著性、强度、方向和形式（详见“解释变量关系时必须考虑的四个问题”一文）。也就是说，每个参数的取舍，应该而且可以由其是否提供了不重复的显著性（即Sig）、强度（B或Beta的值）、方向（B或Beta的符号）和形式（自变量的转换）信息而定的。
表一、如何报告回归模型和回归系数之一览表
注释 SPSS结果出处 是否报告 如何报告
回归模型部分
R 因变量与所有自变量的复合相关系数 Model Summary表 完全不必
R Square R的平方值 Model Summary表 一般不必
Adjusted R Square R平方的修正值 Model Summary表 必须报告 见表二
Std Error of the Estimate 因变量预测值的标准误差(注1) Model Summary表 建议报告 见表二
Sum of Squares 总离差 ANOVA表 完全不必
df 自由度 ANOVA表 完全不必
Mean Square 平均离差 ANOVA表 完全不必
F 模型F值 ANOVA表 一般不必
Sig. F值的显著水平 ANOVA表 必须报告 见表二
N 模型的个案数(注2) ANOVA表 必须报告 见表二
回归系数部分
Unstandardized Coefficients (B) 非标准化系数 Coefficients表 必须报告 见表二
Unstandardized Coefficients (Std. Error) B的标准误差 Coefficients表 必须报告 见表二
Standardized Coefficients (Beta) 标准化系数 Coefficients表 必须报告 见表二
t = B / Std. Error Coefficients表
Sig. t值的显著水平 Coefficients表 必须报告 见表二
95% Confidence Interval for B (Lower Bound) B的置信区间（下限） Coefficients表(注3) 建议报告 见表二
95% Confidence Interval for B (Upper Bound) B的置信区间（上限） Coefficients表(注3) 建议报告 见表二
注1：因变量预测值的标准误差描述了该模型的精确度(precision)，如表二中的因变量是当前年薪，其预测误差为？，即如果用该模型（包括起薪、工龄和性别三个自变量）去预测条件相同的企业中的员工年薪，则可以知道？。这种信息无法从模型的其它参数（如R平方或其修正值、显著水平、各自变量的B或Beta）中得知。
注2：如果因变量和所有自变量都没有缺省值，那么模型的个案数就等于样本数。但变量常有缺省值，这时模型的个案数就会小于样本数、有时两者相差很大（当然是个严重问题），所以一定要报告前者。SPSS并不直接显示该信息，但很容易计算，等于 ANOVA表中的Total df + 1就是了。RegressionStatistics
注3：B的置信区间，是用来检验B的显著水平的另一工具（如果上、下限之间包含了0，说明B在95%的水平上不显著），以弥补t检验及其Sig值的不足。这是一个经典又有复杂的问题，叫做Null Hypothesis Significance Test (NHST)，本文不做详谈。有兴趣的读者可以参见有关网页（R. C. Fraley; D. J. Denis）。SPSS不直接给出B的置信区间，需要在“Statistics”一项中要求添加。如右图所示，SPSS回归分析的输出结果中，内定只显示“Estimates" 和"Model fit"两项（即会产生表一中除了置信区间之外的其它各项参数）。建议加选“Confidence intervals”。
现在用一个实例来演示如何报告回归分析结果。为了便于大家重复这个实例，我使用的数据是SPSS自带的world95.sav。这是联合国教科文组织（或世界银行之类机构）发表的1995年全球109个国家或地区的“国情”数据，其中含有人口、地理、经济、社会、文化等26个指标。我以其中的birth_rt（每1000人的出生率）为因变量，gpd_car（人均国内生成总值）、urban（城市化，即人口中城市人口比例）、literacy（识字率、即人口中能阅读者比例）和calories（每天卡路里摄入量）等四项为自变量。按表一的原则，我将该回归分析的结果报告在表二中：
[转载]如何报告回归分析的结果
限于篇幅和本文目的，我不对表二的各参数作解读。但想对表中的有关格式做些补充说明。
如何给表格取标题：一般只须描述表内的内容即可。那么，本表的内容是什么呢？是出生率对四个自变量作回归的结果。该四个自变量在表内均有详细介绍，故不必在表格标题中重复。
如何描述变量（包括因变量和自变量）：我先给出每个变量的理论概念名（如必要，可以用英文）、然后在括号中注明其对应的SPSS变量名（这并非必须、而是为了便于大家对照手头的SPSS数据）和操作定义（很有必要、强烈推荐，从中读者可以看到变量是否做过转换、从而得知有关关系的形式、即线性还是非线性）。为何要如何详细地描述变量？APA手册对如何制作各种定量分析结果的表格或图形有一条“独立信息”的基本原则，即每个图表要包含基本信息、以致读者不需参照正文而能够独立读懂该图表。因此，简单地将SPSS输出结果黏贴过来，虽是最常见的做法、但是很坏的习惯。
是否需要报告常数（Constant）：一定要。常数对解读回归模型的实际社会意义，有十分重要的作用。如本表中的常数 = 65.444，意即全球（74个国家或地区）的平均出生率（即在控制了四项自变量的影响之后）为千分之65.4，等等。有一点须注意的是在SPSS的输出结果中，常数是放在第一行的。应该搬到其它自变量之后。
报告哪个回归系数（即标准化还是非标准化系数）：这是最常见问题。以前曾有过“预测派”和“解释派”之争，前者主张只要报告B就够了、而后者则认为只要报告Beta就行了。其实两者反映的是不同的信息，B不受因变量变异程度（variability）的影响、所以同一自变量在各回归模型中的B是可以比较的（很多理论假设需要检验的就是这一问题）；而Beta受因变量变异程度的影响而无法跨越本模型、但是却因其标准化而可以与同一模型中的其它Beta相比（也有很多理论假设希望解决的是这个问题）。因此，APA手册建议同时报告两者（英文第五版pp. 160-161）。
小数点之后取几位：APA手册认为，一般的定量分析结果只须保留两位小数足够。对回归结果来说，Beta、R2值、显著水平等标准化参数（即其取值均在0与1之间）取两位小数最合适。B及其相关指标（标准误差、置信区间）是非标准化的（即取值可以是任意大或任意小），所以要酌情而定，根据变量的量表（scale，即取值范围）大小而多取、少取甚至不取小数点。一般而言，当自变量的量表大于因变量时，其B会取小值、所以需要多取一至数位小数；相反，自变量的量表小于因变量时，其B会取大值、所以可以少取甚至不取小数。在本例中，GDP和卡路里的量表都远大于出生率，所以它们的B值看上去很小（但不一定意味着影响小）。因此，我就没有机械地只取两位小数。大家如果仔细看一下表二，就会发现我的“酌情”规则是“最后一位0之后取两位”，如-0.00042、0.033、-0.034、-0.0041，这与APA手册的“取两位小数”原则的基本精神是一致的。我们日常见到的问题，主要是保留过多的小数点，往往是是直接黏贴SPSS的结果（其内定是6位小数）而不加编辑而造成。
表格内是否有横竖分割线：按APA的规定，除了表格顶部、底部和列标题底部有三条横线外，其余一概不用。很多人简单照搬Word表格的内定线条，不做任何修饰。审稿专家一看就知是“菜鸟”或懒汉所为。
p是什么东东？就是SPSS输出中的Sig。p是所有统计学教科书中通用的符号，Sig则只是SPSS的专用。前者更广为认知。
如何报告多个回归模型？以上是如何报告一个回归模型的结果。实际上，一项研究（即一篇论文）中往往涉及数个回归模型。有些作者喜欢为每个回归做一个类似表二的回归结果表。这种方法有两个问题：一是占用过多的空间、二是不利于对各模型进行比较。一般说来，应该而且可以将平行（即全部自变量相同）或交集（即部分自变量相同）的回归模型结果放在同一个表内。我们还是用world95数据，再对死亡率和AIDS发病率分别做一个回归，然后将三个模型的结果放在表三：
表三与表二的主要区别在于表二是横向的（每列为同一类参数）、而表三是纵向（每列为同一模型）。表二中横排的六类参数改成竖立的四行（其中的p值被星号代替、置信区间的上下限合在一行），以便读者做横向比较（这是所有定量分析结果的表格制作的一个基本原则）。如果是英文报告，去掉中文后，表三会变得简洁明了很多。
如何报告变量特征和自变量关系
如前所述，因变量和自变量的特征以及自变量之间的相关关系，是需要酌情考虑的辅助信息。鉴于本文已经很长了，我们简单说一下。变量特征主要指
变量的操作定义（问卷原文）
取值范围（如0-100、0-1、0或1、1-5、1-7等等；好雪问的，如果数据做过对数、平方、开方、倒数等转换，就应该而且最适合在这里报告）
描述性统计值（均值、标准差、偏度Skewness、峰度Kurtosis等）
一种值得推荐的方法，是将所有变量的上述特征列在一个表中（表四）、放到论文的附录中去、供有兴趣的读者查阅（类似的技术细节一般都可以放到附录中去）。
------------------------
关于SPSS回归结果分析
写论文的这个回归结果怎么说明
解答：
一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显著的影响.而总经理持股量则不显著.因为sig值大于0.05.之所以,模型不好,是因为你忽略了重要的影响因素.但如果你只关注这两个自变量对因变量的影响,那么,结论已经出来了.目的达到了,所以,也说得过去.统计人刘得意
追答：
可以的，若作自变量，就是虚拟变量模型。 只要有一个sig小于0.05，模型就可以说是有效的。
追问：
像董事长是否兼任总经理，是则为1，否则为0，这样的数据能进行回归分析吗？从哪个值能看出这个模型是有效的？PS. R方好像是0.041吧？
追答：
一般来说是这样的。线性相关时，才能做线性回归模型。
看回归系数，r2等
一般情况下控制变量在各模型中是一样的。除非找到案例和佐证来支撑控制变量不一样的情况。基于楼主模型的表现，感觉control2有可能更适合当中介变量（在有理论支撑的情况下）。一般模型中两个变量的共线性不能太强。
如果不是都线性相关，而且因素又多的话，试试R型因子分析
在实证研究中「坏的控制」时常出现，当一个变量的加入使得回归结果与预期产生明显差异时，该变量可能是坏的控制在实证研究中，回归分析模型的建立除了需要关注因变量和自变量之外，我们还得重点关注一下控制变量对因变量的影响关系，有关控制变量的作用和设计思路的重要性。但是，在日常的学术工作中，不少学术同仁，尤其是那些处于学术初期阶段的学生，由于注重控制变量的重要性，他们十分关注和重视控制变量对因变量的显著性影响，即控制变量的系数显不显著的问题。由于控制变量作为模型设计中的重要参与者，我们期待控制变量的系数是通过显著性检验的，但如果他们的不显著，这类状况很容易让人揪心！或者，为什么在别人论文的模型中这个控制变量是显著的，而在我的研究回归模型中却不显著，这是为什么呢？如果显著的话，当然你会很高兴，但如果不显著，这个控制变量需不需要被剔除掉呢？类似地，近期就有粉丝朋友发帖问道：“请问控制变量不显著，需要把控制变量删除吗？”显然，这位粉丝朋友很重视自己的研究，关心自己设计是否有问题，这是非常谨慎的态度。但是，我们不得不承认一个现实情况：一个正常的实证分析模型不可能让所有的变量都能通过显著性检验的，如果要做到这种程度，你的研究设计可能会丢失一些重要的信息，譬如有些变量很重要，但不能因其不显著而将其剔除，否则审稿人会认为你没有做到位、设计的模型不够全面完美。为此，一般而言，一个实证回归分析模型中有两三个控制变量不显著，也是正常的现象，不要期待所有的变量都是显著的，也不要因为某个变量不显著而闹心，它只是数据处理过程中的一个常见现象，可能受到样本分布、模型设计等多重因素的影响导致的。当然，我们也想知道的是，如果控制变量不显著，会不会是什么原因造成的呢？我个人认为，控制变量不显著的原因可能是多样性的，有主观的也有客观，也包括你的操作方法是否正确。一般而言，控制变量不显著的可能性原因，主要体现在两个方面：一是客观原因，但需要保持目前模型设计的现状。首先，一个情况是在某个样本分布中，这个控制变量可能真没对因变量造成影响。也就是说，在确定的样本分布范围内，这两个变量之间的确没有显著的影响关系，控制变量并没有对因变量造成很显著的影响，所以在后续的回归分析中未能通过显著性检验。但是，在常规的情景下，考虑到这个变量的确是影响因变量的重要因素，所以这个控制变量即使不显著，也要被保留在模型中，可以说这是模型设计的基本原则。其次，控制变量不显著，可能是样本分布异质性造成的。换言之，在总样本分布下，由于不同样本（如行业、企业或地区）的异质性问题，控制变量在总样本中对因变量的影响可能被平滑掉了，如果通过分样本进行检验，也许就会发现在某类样本中控制变量的系数是显著的。当然，由此带来的这类分样本检验，也能为深入分析因果关系带来更为精彩的内容或成果。所以，在看待控制变量系数不显著的问题上，以上这点也是我们需要关注的地方。
有一定影响。方程是针对总体的，回归系数检验是针对每个系数而言的。多元回归分析中，可以部分系数不显著，但只要有一个自变量系数显著，则方差还是可以通过显著性检验。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于0.05，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
投资学论文轻风论文网有很多的哦·我当时也是找他们帮忙的，很快就给我写好了，非常专业的说·建议你看下1
1、题目：题目应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字（不同院校可能要求不同）。本专科毕业论文一般无需单独的题目页，硕博士毕业论文一般需要单独的题目页，展示院校、指导教师、答辩时间等信息。英文部分一般需要使用Times NewRoman字体。2、版权声明：一般而言，硕士与博士研究生毕业论文内均需在正文前附版权声明，独立成页。个别本科毕业论文也有此项。3、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字（不同院校可能要求不同）。4、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个（不同院校可能要求不同）最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。5、目录：写出目录，标明页码。正文各一级二级标题（根据实际情况，也可以标注更低级标题）、参考文献、附录、致谢等。6、正文：专科毕业论文正文字数一般应在3000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。7、致谢：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。8、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料，所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列，也可以按照音序排列（正文中则采用相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号）。9、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。10、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。
因为广大网友认为，当年武汉理工研究生坠亡与其导师有一定的关系，但其导师事后并未受到应有惩罚。
研究生本人并没有什么好处呢？ 在学校发的论文，有的学校会根据杂志的影响因子给予一定的积分和经济奖励。毕业后这些论文就没什么用了，单位评职称都是
他死亡的时间以及尸体旁边有没有什么东西，这些都有可能是案件的重要线索。死亡时间可以推断他当时大概干了什么事。如果是自杀，书桌应该会有要交代的事，所以书桌上的信息也很重要。
原因是因为他的压力非常大，因为自己的论文有明显的错误，他害怕被取消学位，所以才一时冲动跳楼身亡。