spss线性回归分析结果怎么看

1 SPSS线性回归分析的结果可以通过分析各项指标得出结论。
2 在分析SPSS线性回归分析结果时，需要重点关注两个指标：标准误差和显著性水平。
标准误差代表预测值和真实值之间的差距，标准误差越小，则预测值越接近真实值。
显著性水平则代表模型的有效性，如果显著性水平小于0.05，则说明模型具有统计显著性，模型可以用来进行预测和分析。
3 此外，在分析SPSS线性回归分析结果时，还需要考虑其他因素，如自变量与因变量的相关性、自变量之间的多重共线性等。
以上是SPSS线性回归分析结果的基本分析步骤，希望能对您有所帮助。

1. 要看回归系数和显著性水平，判断自变量对因变量的影响程度和是否显著。
2. 判断回归模型的拟合度，包括回归方程和残差分析，确定模型的可靠性和准确性。
3. 通过可决系数、调整可决系数、标准误等指标，评估自变量对因变量的解释力度和模型的精度。
4. 可以对模型进行诊断分析，包括多重共线性、异方差性、自相关等，判断模型是否存在问题并进行修正。
内容延伸：这些分析结果可以用来解决实际问题，如实现预测、探究因果关系、诊断问题等。
同时，求助于专业人员和扩充统计学知识也是提高分析水平的有效途径。

多元回归分析你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系，这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义，所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断，这样的结果是否正确，如果不正确需要重新进行