spss线性回归分析解读

下面是SPSS线性回归分析结果的解读方法：

1.模型拟合程度：SPSS线性回归分析结果中会给出模型的拟合程度，即R方值。R方值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好。

2.回归系数：SPSS线性回归分析结果中会给出每个自变量的回归系数，表示该自变量对因变量的影响程度。回归系数为正数表示自变量与因变量呈正相关，为负数则表示自变量与因变量呈负相关。

3.显著性检验：SPSS线性回归分析结果中会给出每个自变量的显著性检验结果，即p值。p值表示该自变量是否对因变量有显著影响，p值越小表示影响越显著，通常取0.05作为显著性水平。

4.多重共线性检验：SPSS线性回归分析结果中会给出多重共线性检验结果，即VIF值。如果VIF值大于10，则表示存在多重共线性，即自变量之间存在较强的相关性，需要进行处理。

5.残差分析：SPSS线性回归分析结果中会给出残差的分析结果，包括残差的分布情况、残差的正态性检验、残差的方差齐性检验等。残差分析可以检验模型是否满足线性回归的基本假设。

综上所述，SPSS线性回归分析结果的解读需要综合考虑模型拟合程度、回归系数、显著性检验、多重共线性检验和残差分析等多个方面。

一般来说线性回归分析报告包含以下三个方面:

一、模型摘要，摘要告诉我们模型的拟合性如何。

二、方差分析，方差分析的本质是检测r平方是否显著大于零。

三、回归分析,回归系数表格列出了输出模型的偏回归系数估计值，非标准化系数表示各变量的拟合系数。

纳入那些自变量进行回归预测是由研究者根据专业和经验结合统计结果决定。而不是单单根据统计结果决定，当自变量较多需要筛选自变量时，不同的筛选方法，也会得到不同的结果。