spss分析中r^2较小，但是变量spss显著性检验步骤明显是什么原因

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-24 07:33 标签： spss显著性检验步骤
SPSS两个定矩或定比变量的相关分析-
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SPSS两个定矩或定比变量的相关分析
研究目的：利用样本相关系数推断总体中两个变量是否是线性相关。一般用t值对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关，反之，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关。
相关系数，对于正态定距变量又称皮尔逊相关系数，是描述两个定距变量间的联系紧密程度。一般用r表示。R的取值在-1与+1之间，若r>0,表明两个变量是正相关。若r<0，表明两个变量是,负相关。若r=0，表明两个变量不是线性相关。
注意：在统计分析中，原假设默认是两个变量是相互独立、互不相关的
操作步骤：
（1）在主菜单单击Analyze，选择Correlate，单击Bivariate，会展开Bivariate&Correlation对话框。
（2）Correlation&Coefficients（相关系数）对话框提供了三种相关系数：Pearson（皮尔逊相关，适用于正态定距变量）、Kendall’s&tau-b（适合于定序或不满足正态分布的定距变量）、Spearman（斯皮尔曼相关，适合于定序或不满足正态分布的定距变量）。
（3）Test&of&Significance（显著性检验）对话框提供两种检验方式：Two-tailed（双侧检验，如果不清除变量间相关的方向，选择此项），One-tailed（单侧检验，若清楚相关的正负，选择此项）。
（4）然后单击OK。
对相关系数大小及其显著性检验结果表的解读。如果表中两个变量的相关系数0<r<1，显著性水平小于0.01，在相关系数旁就有*号进行标识，两个变量的相关性就是显著。一个*号是显著，两个或三个*号为十分显著。关注今日：18 | 主题：188194
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即送15丁当
spss行一元线性回归分析时R方很低，但显著性都还可以，这个模型是不是得舍弃？？？
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模型摘要(b)模型
调整的 R 方
估计的标准差
Durbin-Watson1
1.843a. 预测变量:(常量), 年龄。b. 因变量: 维生素D
显著性1 回归
a. 预测变量:(常量), 年龄。b. 因变量: 维生素D
非标准化系数
标准化系数模型
显著性1 （常量）
.007a. 因变量: 维生素D
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求统计大神指教。。。
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