品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics试用版

Beta是指标准化系数，在多元线性回归分析中，未标准化系数不能指出哪些变量对因变量的影响程度大，标准化处理以后，可以用Beta系数分析自变量对因变量的影响程度，借助专业的统计分析软件IBM SPSS Statistics，我们可以非常简便的完成多元线性回归分析，并求解Beta值，SPSS回归分析贝塔值怎么看，SPSS回归分析贝塔值怎么求，本文将向大家作简单介绍。

一、SPSS回归分析贝塔值怎么看

进行多元线性回归分析时，查看拟合方程的系数不能确定哪些自变量对因变量的影响大，如果对系数进行标准化，标准化系数就能反映因变量的影响程度，标准化系数（Beta）公式如图1：

标准化回归系数=未标准化回归系数×该自变量的标准差/因变量的标准差。

Beta系数越大代表该变量对因变量影响越大，如图2中，VAR00001系数大于VAR00003系数，大于VAR00002系数，变量VAR00001对因变量影响最大，VAR00003次之，VAR00002最小。

我们可以查看一下原始数据，如图3所示。虽然VAR00001数值整体最小，但对因变量影响最大。

本小节介绍了贝塔值怎么看，下面向大家介绍贝塔值的求解方法。

二、SPSS回归分析贝塔值怎么求

仍然是图3中数据，点击分析，回归，线性，进入多元线性回归分析界面，如图4所示。

在图5所示界面，将VAR00004加入因变量，将VAR00001，VAR00002 VAR00003 加入自变量，然后点击统计，勾选共线性诊断，点击继续，确定，SPSS将进行多元线性回归分析，并输出结果，结果中包含Beta系数。

进行共线性诊断是非常重要的，可以找出自变量中线性相关的数据，否则进行多元线性回归分析是没有意义的。我们在下一小节中继续介绍多元线性回归分析的结果解读。

三、SPSS多元线性回归分析结果解读

首先我们应该关注F值和共线性VIF值，这二者可以反映进行的多元线性回归分析是否有统计学意义，是否有效。

首先ANOVA表中，F值为609.292，显著性为0，小于0.05，说明分析结果有统计学意义，共线性VIF值均小于10，说明不存在共线性问题，回归分析有效。

然后我们查看系数表中的B列，得出未标准化的回归方程：

VAR00004=100.757* VAR00001+1.107* VAR00002+0.860* VAR00003+56.055

根据标准化系数Beta，可以得出VAR00001对因变量影响最大，VAR00003次之，VAR00002最小。该模型R值0.993，R越接近1，线性相关水平越高。

本文向大家介绍了SPSS回归分析贝塔值怎么看，SPSS回归分析贝塔值怎么求，以及回归分析结果怎么解读，在多元线性回归分析过程中，还应注意剔除偏离数据，注意线性回归系数t检验的显著性，限于篇幅，本文的实例未进行介绍，更多的内容大家可以登录SPSS中文网站查找学习。

作者：莱阳黎曼