《表7 模型回归结果：高校微信图书馆影响力测度及其影响因素分析——以广东高校图书馆为例》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《高校微信图书馆影响力测度及其影响因素分析——以广东高校图书馆为例》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，可以用来判断变量之间的因果关系及影响程度。回归分析按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析。本研究包括8个自变量，因此适合采用多元回归分析。回归结果中Beta系数表示影响方向和影响程度，正数表示正向影响，负数表示负向影响，值越大则影响程度越高；回归结果中Sig.表示显著性水平，小于0.01表示非常显著，小于0.05大于0.01表示比较显著，小于0.1大于0.05表示一般显著。笔者采用SPSS软件进行多元回归分析，具体结果见表5、表6和表7。回归分析中R2值是回归平方和与总离差平方和之比，作为评判一个模型拟合度的标准，其越接近1，说明模型拟合度越高，解释度越大。如表5所示，多元回归分析中调整后的R2值为0.817，说明模型的拟合度较高，即自变量对因变量的解释程度为81.7%，比较高。回归分析中F值是对所有解释变量整体显著性的检验，作为模型的有效性评判，其显著性水平小于0.05，说明模型通过显著性检验，即模型有效。如表6所示，多元回归分析中F值为1，013.421，Sig值为0.000，小于0.05，表明模型回归分析结果有效。