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5、文字分析
OLS回归分析结果-简化格式
值
常数
-3.220(-2.572*)
Ln_起始工资
0.916(17.815**)
性别
0.024(0.861)
Ln_受雇月数
0.922(3.722**)
Ln_受教育年限
0.228(3.389**)
R 2
0.797
调整R 2
0.793
F 值
191.156(0.000**)
因变量(Y):Ln_当前工资
D-W值:1.825
*
p
p
t 值
本次研究‘起始工资,性别,受雇月数和受教育年限’共四项对于当前工资的影响关系,研究数据共为200份。第一次进行OLS回归,即直接将‘起始工资,性别,受雇月数和受教育年限’共四项放入模型时发现,数据具有异方差问题。因此对起始工资,受雇月数,受教育年限共三项取自然对数处理,并且使用FGLS可行性最小二乘法进行异方差问题处理,最终结果如上表所示: 上表显示,模型R 2值为0.797,意味着‘起始工资,性别,受雇月数和受教育年限’共四项可以解释当前工资79.7%的变化原因,而且模型通过F 检验,意味着模型有意义。 具体分析来看,起始工资的回归系数值为0.916,并且呈现出0.01水平显著性(t =17.815,p =0.000 t =0.861,p =0.390> 0.05),意味着性别对当前工资水平没有影响关系。受雇月数的回归系数值为0.922,并且呈现出0.01水平显著性(t =3.722,p =0.000 t =3.389,p =0.001 |
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