在SPSS中执行回归分析并对其进行分析和解读是一个包含多个步骤的过程。以下是一个清晰的步骤说明，同时结合了参考文章中的相关数字和信息。 ### 一、执行回归分析 1. **选择命令**：在SPSS中，选择“分析”>“回归”>“线性”命令，进入线性回归分析功能界面。 2. **变量设定**：在界面上，首先确定并设定因变量和自变量。将Y指定为因变量，将X指定为自变量。 3. **选择方法**：在“方法”下拉列表中，根据研究需求选择自变量进入分析的方式，如“输入”、“逐步”或“层次”等。 4. **设置统计量**：点击“统计”按钮，根据需要勾选所需的统计量，如“残差”、“模型拟合”、“R方变化量”等。 ### 二、结果解读 1. **描述性统计**：查看描述性统计结果，了解因变量和自变量的平均值、标准偏差和个案数等信息。 2. **相关系数**：查看相关系数矩阵，了解因变量和自变量之间的相关性及显著性水平。 3. **模型摘要**： - **复相关系数（R）**：反映了因变量与自变量之间的线性相关程度，其值介于-1和1之间，越接近1或-1表示线性关系越强。 - **可决系数（R方）**：反映了模型中自变量解释因变量变异的比例，即R方的值越接近1，表示模型拟合效果越好。 - **德宾-沃森（Durbin-Watson，简称DW）值**：用于检验模型的残差是否独立。DW值在2附近时，表示残差无自相关；越接近0表示正自相关性越强，越接近4表示负自相关性越强。 4. **ANOVA分析**：查看F统计量的值和显著性水平，评估整个回归模型的显著性。若显著性水平（P值）小于预设的显著性水平（如0.05），则说明整个模型是有效的。 5. **回归系数**： - **非标准化系数**：表示自变量变化一个单位时，因变量变化的原始单位数。 - **标准化系数**：表示自变量变化一个标准差单位时，因变量变化的标准差单位数，可用于比较不同自变量对因变量的影响大小。 - **t值和P值**：t值表示回归系数的显著性检验的统计量，P值表示对应的显著性水平。若P值小于预设的显著性水平，则说明该自变量对因变量有显著影响。 6. **残差分析**：通过绘制残差图（如直方图、正态概率图等）来检查残差是否满足正态性、独立性和等方差性等假设。 ### 三、应用模型 根据回归分析结果，可以解释自变量对因变量的影响关系，并利用回归方程进行预测。例如，在广告费用和销售额的案例中，可以解释广告费用对销售额的正向影响关系，并利用回归方程预测不同广告费用下的销售额。 以上是SPSS回归分析的分析解读过程。希望这个清晰的步骤说明和相关信息的引入能对您有所帮助。
