731*.724*显著性(双侧).095.016.018N10101010x1Pearson相关性.5561.113.398显著性(双侧).095.756.254N10101010x2Pearson相关性.731*.1131.547显著性(双侧).016.756.101N10101010x3Pearson相关性.724*.398.5471显著性(双侧).018.254.101N10101010*.在0.05水平(双侧)上显著相关。(3)输入/移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1x3,x1,x2a.输入a.已输入所有请求的变量。模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.898a.806.70823.44188a.预测变量:(常量),x3,x1,x2。复相关系数R=0.898,决定系数=0.806,由决定系数看回归方程高度显著。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归13655.37034551.7908.283.015a残差3297.1306549.522总计16952.5009a.预测变量:(常量),x3,x1,x2。b.因变量:y由方差分析表可以知道,F=8.283,P值=0.015,表明回归方程高度显著,说明x1,x2,x3整体上对y有显著的线性影响。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-348.280176.459-1.974.096x13.7541.933.3851.942.100x27.1012.880.5352.465.049x312.44710.569.2771.178.284a.因变量:y1.回归方程为:2.回归系数的显著性检验:自变量x2对y有影响,其中x3的P值=0.284。因此,这个模型通过了显著性检验但没有通过回归系数的检验,自变量x3对因变量y不显著,所以下一步要剔除不显著的回归系数x3,重新建立回归模型.
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