如何在数据分析中进行回归分析的假设检验？

回归分析中的假设检验评估预测变量是否与结果变量显著相关。这涉及统计地检验回归系数是否显著不同于零，通常使用t检验来检验个别系数，并使用F检验来检验整体模型的显著性或预测变量组的显著性。 关键原则包括指定零假设和备择假设（例如，H₀: β₁ = 0与H₁: β₁ ≠ 0）。t检验利用系数估计、其标准误和自由度计算检验统计量，比较t分布以获得p值。F检验比较嵌套模型。基本条件包括满足回归假设：线性、独立性、同方差性和残差的正态性。显著性水平（α，例如0.05）必须预先确定。 实施时，根据研究问题 formulat 假设。使用回归输出计算检验统计量（t或F）。将p值与α进行比较：如果p ≤ α，则拒绝H₀，这表明存在显著关系。或者，检查系数的95％置信区间是否排除零。始终通过残差分析验证假设。这种检验在各个学科（经济学、医学、社会科学）中是基础，旨在识别有意义的预测因子、评估模型的效用以及基于数据关系的决策。