回归分析spss,请教SPSS多元回归分析做法

截图就不做了回归分析spss，说下大概的操作，希望能帮助到你

1、在spss里variable view里，输入5个变量名称，可用中文。

2、然后在data view里分别录入5个变量对应的数据

3、点击analyze–regession–linear，在弹出框里，把因变量（抑郁得分）选定在dependent里，其他4个变量选到independent里，method里建议选择stepwise，然后直接点ok就可以了。

4、结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距（常数项），其他变量对应B值就是变量的影响系数。变量对应的beta值就是他们的标准化影响系数，数值最高的就是影响力度最大的因素。最后的excluded variables是排除的变量，就是说在这个框里的因子就是对特定变量几乎没什么影响的。

请教spss回归分析结果解读

首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。

其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。

第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。

怎么在spss上做层次回归分析

  用SPSS进行回归分析，实例操作如下：单击主菜单Analyze/Regression/Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。
  在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
  如RegressionCoefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Modelfit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。
  上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。
  用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Includeconstantinequation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。
  设置完成后点击Continue返回主对话框。