spss回归分析中,标准估计的误差可接受范围是多少?

回归分析中标准估计的误差值小于0.5属于可接受范围，数值越小代表模型拟合效果越好。实际应用中误差值需结合数据规模调整，比如小样本数据误差略高也属正常，但超过1.0时模型预测能力会明显下降。误差值受变量数量影响，增加变量可能导致误差升高，需通过特征筛选优化模型。

专家建议误差值控制在0.3以下更可靠，此时模型预测结果与实际值差异较小。若误差值接近1.0，说明模型解释力不足，需检查数据质量或调整变量组合。不同领域对误差容忍度不同，社会科学研究可接受0.6以内的误差，而工程领域往往要求低于0.2。