品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics试用版

多元线性回归用来分析多个变量间是否存在相关关系。多元线性回归分析应用领域较广，如医学，体育学，社会学等。借助SPSS统计软件，我们可以非常简便的完成多元回归分析。关于SPSS多元回归分析怎么操作，SPSS多元回归分析数据如何解读，结合实例，本文向大家作简单介绍。

一、spss多元回归分析怎么操作

多元回归分析位于SPSS回归分析功能中。进行分析前，首先录入数据，如图1所示，分析M与X，Y，Z之间是否存现线性相关关系。

依次点击【分析】，【回归】，【线性】，进入SPSS回归分析功能。

在弹出的窗口中，将M指定为因变量，将X，Y，Z指定为自变量，点击【统计】按键，在弹出的窗口中，勾选估算值、模型拟合、描述、共线性诊断、德宾-沃森，点击【继续】。

点击【图】按键，在弹出的窗口中，将ZRESID指定为Y，将ZPRED指定为X，点击【继续】。

点击【保存】按键，在弹出的窗口中勾选预测值-未标准化，残差-未标准化，点击【继续】，点击【确定】。

以上就是使用SPSS进行多元线性回归分析的步骤，分析结果如何进行解读，我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss多元回归分析数据解读

首先查看模型摘要表格，该表格反映了线性相关关系的强度，以及残差是否独立。

R方为0.998，说明因变量99.8%的变化可以由自变量变化解释，线性相关关系强度较高。通常认为德宾-沃森处于0-4之间时，残差满足独立性，本例中德宾-沃森值为1.968，认为残差独立。

然后查看ANOVA表格，F值为1622.2，显著性为0<0.05，认为在95%的置信水平下，X，Y，Z中至少一个变量与M之间存在线性相关关系。

查看系数表格，系数表格给出了多元线性回归方程系数和共线性诊断。首先查看各变量显著性，显著性小于0.05，认为该变量影响了因变量，显著性大于0.05，则认为该变量未影响因变量。本例中常量显著性为0.329，大于0.05，因此认为常量未影响因变量，未标准化系数B即为变量系数，在本例中方程为：

M=4.946*X+4.172*Y+3.074*Z

进行多元线性回归分析需要进行共线性统计，以避免变量间存在共线性。查看共线性统计项目，包括容差和VIF两个统计量，这两个统计量互为倒数，实际考察容差即可。若容差小于0.1，则说明两个以上的变量存在线性关系，进行多元线性回归分析无意义，若容差大于0.1，则说明不存在共线性，本例中容差均大于0.1。

本文向大家介绍了SPSS多元回归分析怎么操作，SPSS多元回归分析数据解读的内容。进行多元线性回归分析要注意残差是否独立，变量是否存在共线性，否则将导致错误的分析结果。