品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

线性回归分析研究的是一个因变量或多个因变量，与一个自变量或多个自变量之间的影响预测值。为了让小伙伴对线性回归分析有更进一步的了解，下面给大家详细讲解，SPSS线性回归模型怎么建立，以及SPSS线性回归模型结果解读怎么做。

一、SPSS线性回归模型怎么建立

SPSS线性回归模型的建立可以帮助统计分析者更好进行数据集的SPSS线性回归分析。下面给大家详细讲解。

1.了解线性回归分析。线性回归分析主要分为线性回归和非线性回归。主要研究的是自变量和因变量的关系和预测值。

2.确定目标变量。因为线性回归研究的是因变量和自变量，所以在进行线性回归之前，要确定目标自变量和因变量。

3.确定操作软件。要明确使用哪一款数据统计分析软件进行线性回归分析，并且明确分析操作步骤。建议大家使用SPSS数据统计分析软件。

4.进行线性回归分析。在SPSS中导入数据集，按步骤进行操作。

5分析结果报告。查看线性回归分析结果报告，通过结果报告中的表格数据评估变量的有效性和数据集统计学意义。

6.模型检验。通过描绘线性回归模型，汇总线性回归结果，将结果报告展现出来。

综上所述，在SPSS中想要建立线性回归模型，就需要通过上述六个步骤进行建立。

二、SPSS线性回归模型结果解读怎么做

SPSS线性回归模型结果的解读涉及的方面是比较多的，接下来具体解读SPSS线性回归模型结果。

1.模型摘要表格

通过模型摘要表格，查看表格中的R方和调整后的R方数值。R方的数值越接近1，模型拟合度越好。下表中的R方值是0.966，非常接近1，代表模拟拟合度很好。

2.ANOVN表格

ANOVN表格，判断的是数据集整体显著性。在下表中显著性数值是<0.01，代表数据模型整体是显著的。

3.系数表格

系数表格，看的还是显著性参数。下图中的显著性数值是<0.01的，代表自变量“身高长高幅度”是显著的。

4.描述统计表格

描述统计表格展示的是数据集个案、数据集的平均值，以及数据集的标准偏差值，描述的都是数据集的基本情况。

三、SPSS多元线性回归模型怎么做

SPSS多元线性回归模型是对多个变量进行研究的分析方法。下面通过下方的数据给大家在SPSS中演示多元线性回归模型的操作方法。

原始数据集是，12位人员在服用某种药物不同天数的情况下，对身高和体重有没有影响关系。

1.在SPSS中，点击菜单栏中“分析”菜单中“回归”下的“线性”选项。

2.在弹出的窗口，将“吃药天数”移到因变量框中，“身高长高幅度”和“体重减轻幅度”移到自变量框中。

3.点击“统计”按钮，在打开的窗口，勾选中“估算值”、“模型拟合”、“R方变化量”、“描述”、“共线性诊断”选项。

4.点击“图”按钮，在打开的窗口，将“ZRESID”移动到Y轴框，“ZPRED”移动到X轴框，并勾选中标准化残差图中的所有选项。

5.点击“保存”按钮，在打开的窗口，勾选中预测值中“未标准化”和残差中的“未标准化”。

6.完成以上操作，SPSS就会给出数据集的多元线性回归分析结果报告。

总结：以上就是SPSS线性回归模型怎么建立，以及SPSS线性回归模型结果解读怎么做的全部内容。本文不仅给大家介绍了怎么建立SPSS线性回归模型，还给大家介绍了怎么解读SPSS线性回归模型结果。同时，也给大家讲解了如何在SPSS做多元线性回归模型，希望能帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠