回归方程模型检验有显著性，偏回归系数检验结果无统计学意义，怎么解？ - 经管之家

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回归方程模型检验有显著性，偏回归系数检验结果无统计学意义，怎么解？

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收藏 2016-06-30

變異數分析a

模型

平方和

df

平均值平方

F

顯著性

1

迴歸

1250109.068

3

416703.023

5.617

.035b

殘差

445140.932

6

74190.155

總計

1695250.000

9

a. 應變數: y（肺活量，ml）

b. 預測值：（常數），x3（胸围的呼吸差，cm）, x2（胸围，cm）, x1（体重，kg）

係數a
模型		非標準化係數		標準化係數	T	顯著性	相關			共線性統計資料
模型		B	標準錯誤	Beta	T	顯著性	零階	部分	部分	允差	VIF
1	（常數）	-3035.536	2168.674		-1.400	.211
	x1（体重，kg）	60.932	36.297	.464	1.679	.144	.695	.565	.351	.572	1.749
	x2（胸围，cm）	37.808	22.981	.392	1.645	.151	.586	.558	.344	.772	1.296
	x3（胸围的呼吸差，cm）	101.379	121.975	.254	.831	.438	.729	.321	.174	.469	2.134
a. 應變數\: y（肺活量，ml）

我想请问，F检验，p（0.035）<0.05，说明此回归模型有显著性的。但偏相关系数的检验结果都无统计意义（0.144,0.586,0.729），岂不是所有的变量都要被剔除，和回归模型有显著性矛盾？

期待各位大师解答下，谢谢！

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全部回复

2016-7-1 08:59:37

自己发帖顶！d=====(￣▽￣*)b

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2016-7-2 12:56:54

偏相关系数的检验结果应该是 0.144，0.151和和0.438。前两个接近于10%显著。看你的方差分析表，回归df=3，残差df=6，总计df=9。综合这些结果，显然T检验不显著的根本原因是样本数太少，自由度太小，检验不可靠。如果增加样本数，应该很快都会变显著。

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2016-7-3 08:41:51

statax 发表于 2016-7-2 12:56
偏相关系数的检验结果应该是 0.144，0.151和和0.438。前两个接近于10%显著。看你的方差分析表，回归df=3 ...

0.144，0.151和和0.438是偏回归系数吧，上面我好像写错了。
谢谢你的回复。

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