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spss线性回归分析解读

发布时间：2025-10-10 | 来源：互联网转载和整理

下面是SPSS线性回归分析结果的解读方法：

1.模型拟合程度：SPSS线性回归分析结果中会给出模型的拟合程度，即R方值。R方值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好。

2.回归系数：SPSS线性回归分析结果中会给出每个自变量的回归系数，表示该自变量对因变量的影响程度。回归系数为正数表示自变量与因变量呈正相关，为负数则表示自变量与因变量呈负相关。

3.显著性检验：SPSS线性回归分析结果中会给出每个自变量的显著性检验结果，即p值。p值表示该自变量是否对因变量有显著影响，p值越小表示影响越显著，通常取0.05作为显著性水平。

4.多重共线性检验：SPSS线性回归分析结果中会给出多重共线性检验结果，即VIF值。如果VIF值大于10，则表示存在多重共线性，即自变量之间存在较强的相关性，需要进行处理。

5.残差分析：SPSS线性回归分析结果中会给出残差的分析结果，包括残差的分布情况、残差的正态性检验、残差的方差齐性检验等。残差分析可以检验模型是否满足线性回归的基本假设。

综上所述SPSS线性回归分析结果的解读需要综合考虑模型拟合程度、回归系数、显著性检验、多重共线性检验和残差分析等多个方面。