GLM 選項
您從這個對話框中取得選用的統計量。 統計量是根據固定效應的模式算出來的。
顯示。 如果選取「敘述性統計量」，就會產生觀察平均數、標準差和所有資料格中每個應變數的個數。 效應項大小估計值會提供所有效應項和所有參數估計值的偏埃塔 (Eta) 平方值。 埃塔 (Eta) 平方統計量會說明可歸因於某個因素之總變異性比例。 當替代假設是根據觀察值設定時，如果選取「觀察的檢定力」，就可以取得檢定力。 如果選取「參數估計值」，就以產生參數估計值、標準誤、 t 檢定、信賴區間和觀察的各檢定力。 選取「對比係數矩陣」可取得 L 矩陣。
同質性檢定會在受試者間因素的所有層級組合之間（只針對受試者間因素），產生每個應變數的變異數同質性 Levene 檢定。 如需檢查關於資料的假設，則「離散對層級之圖形」和殘差圖選項會相當有用。 如果沒有因素，這個選項會被停用。 選取「殘差圖」可產生各應變數的觀察值對預測值對標準化殘差的圖形。 這些圖形對於研究變異數相同之類的假設幫助很大。 如果選取「適缺性」，就可以檢查模式是否已經適當地說明出應變數與自變數之間的關係。 一般預估函數容許您基於一般預估函數構造自訂的假設檢定。 任何對比係數矩陣中的列均是一般預估函數的線性組合。
使用異質性檢定可檢定誤差變異數（針對每一個應變數）是否取決於自變數的值。 對於 Breusch-Pagan 檢定、修改的 Breusch-Pagan 檢定 及 F 檢定，您可以指定檢定所基於的模型。 依預設，該模型包含常數項、預測值中的線性項、預測值中的二次項以及誤差項。
使用穩健標準誤差的參數估計值顯示一個參數估計值表格，以及穩健或異質性一致 (HC) 標準誤差；另外還包含使用穩健標準誤差的 t 統計量、顯著性值及信賴區間。 提供了五種不同的方法，用於穩健共變異數矩陣估計。
- HC0
- 基於原始漸近或較大樣本，參數之共變異數矩陣將針對穩健、經驗或 "sandwich" 估計值進行估計。 sandwich 的中間部分包含 OLS 平方（普通最小平方法）或加權 WLS 平方（加權最小平方法）殘差。
- HC1
- HC0 的有限樣本修改，將其乘以 N/(N-p)，其中 N 是樣本大小，p 是模型中的非冗餘參數數目。
- HC2
- HC0 的修改，將殘差平方除以 1-h，其中 h 是觀察值的槓桿值。
- HC3
- HC0 的修改，近似於 jackknife 估計值。 殘差平方除以 1-h 的平方。
- HC4
- HC0 的修改，將殘差平方除以 1-h，得出的冪次根據 h、N 及 p 而有所變化，上限為 4。
顯著性層次。 您也許想調整事後檢定中所使用的顯著性水準，或者用以建立信賴區間的信賴等級。 所指定的值也會用來計算觀察的檢定力。 當您指定顯著性水準時，信賴區間的關聯層級就會顯示在對話框中。
指定 GLM 單變數的選項
本功能需要 Statistics Base 選項。
- 從功能表中選擇：
- 在「GLM 單變數」對話框中，按一下「選項」。
選取統計量和診斷程式。