SPSS回归分析怎么看回归系数 SPSS回归分析怎么看显著性

品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics 试用版

回归分析是一种统计方法，目的在于探究复杂现象中变量的数量关系，并为人工干预提供科学依据。回归分析的应用非常广泛，例如分析血压与心脏病发病率之间的关系，分析居民收入和消费之间的关系，研究教育水平对生活水平的影响等。借助专业的统计分析软件IBM SPSS Statistics，用户可以快速完成回归分析，无需进行繁杂的计算。SPSS回归分析怎么看回归系数，SPSS回归分析怎么看显著性，本文结合实例向大家做简单的介绍。

一、SPSS回归分析怎么看回归系数

进行回归分析，自变量和因变量需要满足许多条件，包括数据正态性，非共线性等。篇幅所限，这里不展开介绍，大家可以登录SPSS中文网站，学习相关知识。本文重点向大家介绍如何理解回归分析的结果。

首先，向SPSS中录入数据，如图1所示，以X为自变量，以Y为因变量。

依次点击【分析】，【回归】，【曲线估算】，大致了解线性回归分析结果。

在曲线估算功能窗口，将Y指定为因变量，将X指定为变量（自变量），勾选“线性”，“在方程中包括常量”，“模型绘图”，“显示ANOVA表”，SPSS将为回归直线绘制图像，并显示方差表。

系数表如图4所示，X对应的未标准化系数B为31.160，常量对应的未标准化系数B为-18.556，所得的方程为Y=31.160X-18.556。

以上就是获取回归系数的过程，无论两组数据是否线性相关，都可以获得回归系数，但不一定具有统计学意义。如何判断线性相关分析是否具有统计学意义，我们需要了解回归分析中F检验的显著性水平，这些内容在第二小节中向大家介绍。

二、SPSS回归分析怎么看显著性

根据最小二乘法计算原理，两组变量间一定可以得出一个线性方程，但这两组间未必满足线性相关关系。我们可以对回归过程进行F检验，以判断两组数据是否具有统计学意义的线性相关关系。在一小节中，我们勾选了“显示ANOVA表”，即对回归分析进行了F检验，F检验显著性小于0.05.则说明在0.95的置信水平下，两组数据符合线性相关关系。

本例中F检验显著性为0，小于0.05，说明两组数据符合线性相关关系。

本文向大家介绍了有关SPSS回归分析怎么看回归系数，SPSS回归分析怎么看显著性的内容。通过SPSS的曲线估算功能，我们可以得到回归直线方程的系数和F检验结果，大致了解两组变量之间的线性相关关系方程，两组变量间线性相关关系是否具有统计学意义。