回歸分析中以R表示相關性程度的高低，以F評價回歸分析是否有統計學的意義，使用IBM SPSS Statistics進行回歸分析，可以非常快速的完成R，F的計算，并且給出回歸曲線方程，那么，SPSS回歸分析中f值是什么？SPSS回歸分析F值在什么范圍合適，本文結合實例向大家作簡單的說明。

一、SPSS回歸分析中的f值是什么

F值是方差分析中，組間均方與組內均方的比值，組間均方是方差與自由度的比值，因此F值與自由度密切相關，F分布曲線形狀也與自由度有關。

F計算公式

通過計算組間均方與組內均方的比值，在一定置信水平下，可以評價兩組數據間差異是來源于組間系統性差別還是來源于隨機誤差。

在回歸分析中，SPSS不僅可以計算F值，還可以結合置信水平給出相關的顯著性水平P，P<0.05，認為回歸分析有統計學意義，如果P>0.05，則認為回歸分析無統計學意義。

圖2是兩組變量進行線性回歸分析的結果，可見F值以及顯著性水平，該示例中，顯著性水平為0，回歸結果有統計學意義。

F檢驗數據

本小節介紹了F值的含義，在實際的分析中F值與P值有什么樣的關系，F值在什么范圍內，可以取到較好的P值呢，我們在第二小節中進行介紹。

二、SPSS回歸分析F值在什么范圍內合適

我們觀察圖1中方差計算公式，假設全部數據均來源于一個總體，即組間和組內的差異均來源于隨機誤差，那么F值為1，即組內和組間的均方一致，如果各組數據不是來源于一個總體，組間差異越大，F值越大，差異性就越大。

較高的F值

因此在一定置信水平下，F越接近1，差異就越小，F越大差異就越大，對于回歸分析的F值，越大代表回歸分析具有統計學意義。

接近1的F值

一般來說，基于一定的置信水平，我們按第一小節中的方法，通過F值對應的顯著水平評估回歸分析的統計學意義，顯著性水平小于0.05，回歸分析有統計學意義，顯著性水平高于0.05，回歸分析沒有統計學意義。

三、SPSS回歸分析步驟

錄入數據后，點擊分析，回歸，線性，如圖5所示。

進入線性回歸分析界面

將第一列加入自變量，將第二列加入因變量，如圖6所示，點擊確定即可。

指定變量

圖7為線性回歸結果，R為0.404，F為1.563，顯著性水平為0.247，該實例不具有統計學意義。

回歸分析結果

以上向大家介紹了回歸分析的步驟，F值的意義及取值范圍，相信大家對SPSS回歸分析中的f值是什么，SPSS回歸分析F值在什么范圍合適這兩個問題有了一定的了解。通過計算F值，可以評估差異是來自于組間系統性影響還是隨機因素的影響，進而評估線性回歸是否具有統計學意義。