SPSS 多元线性回归结果中，系数模型下的1，B，t，Sig.分别什么意思。在线等！！急求高手解答！！

SPSS 多元线性回归结果中，结果表格列出了自变量的显著性检验结果，结果输出表格中列出了回归模型的偏回归系数（B）及其标准误（Std.Error），标准化偏回归系数（Beta），回归系数检验的t统计量及其P值（Sig.）。

系数模型下的1表示模型的序号。

1、T表示使用单样本T检验的T值。

2、sig表示T检验的显著性检验P值，小于0.05的则说明自变量对因变量具有显著影响。

3、B表示各个自变量在回归方程中的偏回归系数，负值表示自变量对因变量有显著的负向影响。

扩展资料：

由于每个自变量的量纲和取值范围不同，基于偏回归系数B并不能反映各个自变量对因变量影响程度的大小。标准化偏回归系数其意义在于通过对偏回归系数进行标准化，从而可以比较不同自变量对因变量的作用大小。标准化偏回归系数数值越大表示对自变量的影响更大。

参考资料：

百度百科——偏回归系数

百度百科——t检验

百度百科——P值（sig）

标准化系数就是无量纲化之后的回归分析结果，就是把数据中心化再除以数据的标准差，目的是去掉数据的量纲（就是单位）然后可以对单位不同的东西做出回归分析，例如身高和体重

非标准化就是没干这个事情的

t就是t检验的结果

sig就是t检验的显著性，表示这一个自变量对因变量是否有影响，p<.05就显著说明有影响，越小越好，其实就是凡第一类错误的概率。

std. error自己百度百科讲得比我清楚

1代表步骤，b的系数，t是个检验的统计量，sig是p值，小于0.05，说明这个系数不为0.
你这个都不知道，怎么做出来的？找本教材？