品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics

使用专业的统计分析软件进行线性回归分析可以显著提高分析效率，在进行线性回归分析过程中，软件可以完成相关的假设检验，便于使用者判断进行的回归分析是否有意义，在操作spss统计分析软件过程中，有的用户会有spss系数表中的t是啥，spss系数表哪个指标代表正态影响，spss进行线性回归分析还需要进行哪些检验等疑问，本文结合实例为大家做简单的解答。

一、spss系数表中的t是啥

t是指使用spss进行线性回归分析，回归系数t检验结果值。进行t检验可以确定回归系数大于0不是由于随机误差造成，t显著性小于0.05，说明回归系数有统计学意义，因变量随自变量的变化可以由回归系数进行计算预测。

我们使用spss对两组变量X和Y进行线性回归分析，数据如图1所示，具体步骤大家可以登录IBM SPSS Statistics中文网站学习。

在回归分析结果中查看系数表，对于变量X，其系数t检验值为15.387，显著性为0小于0.05，因此回归系数有统计学意义，因变量的变化可以由自变量及系数解释。

进行线性回归分析还应保证残差分布的正态性，如何进行验证呢？我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss系数表哪个指标代表正态影响

在spss统计结果中，一般通过查看残差的分布图，推断残差是否服从正态分布，残差服从正态分布，数据才满足进行线性回归分析的条件。

本文所列举的实例，残差分布图如图3所示，残差均匀分布于Y=0直线的两侧，说明两组数据符合进行线性回归分析的条件。

如果残差分布如图4所示，则残差分布不呈正态分布，说明Y数据自相关，Y是随着时间或者空间变化而变化的，不满足进行线性回归的条件。

除上述两个检验之外，进行线性回归分析还需要进行哪些检验，我们在第三小节中介绍。

三、spss进行线性回归分析需要的检验

进行线性回归分析，还有哪些方面需要我们注意呢？首先进行线性回归分析还应查看ANOVA检验的F值，本例中F值为236.757，其显著性小于0.05，说明线性回归效果显著，如果显著性大于0.05，则说明使用线性关系解释因变量与自变量之间的变化不恰当。

其次我们还应关注结果中的G图，观察是否有真实值距离拟合直线特别远，这些值为异常值，应该予以剔除。本例中真实值较均匀的分布在拟合直线两侧，无异常值。

进行线性回归分析并不是简单求解R方，直线的斜率和截距，还应对数据做多种假设检验，验证数据是否符合线性回归分析的条件，验证回归分析结果是否有统计学意义。

本文向大家回答了spss系数表中t是啥，spss系数表哪个指标代表正态影响等检验方面的问题，旨在提高大家对线性回归分析的认识，提高分析结果解读的科学性和严密性。

作者：莱阳黎曼