文档介绍：SPSS多元线性回归分析教程
线性回归分析的SPSS操作
本节容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含
有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准，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。
③
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
Include constant in equation 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。
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
图7-9线性回归分析主对话框
图7-10： 线性回归分析的 Statistics 选项 图7-11 :线性回归分析的 Options 选项
④在主对话框点击OK得到程序运行结果。
(2) 结果及解释
上面定义的程序运行结果如下所示：
①方程中包含的自变量列表同时显示进入方法。如本例中方程中的自变量为x，方法为
En ter。
a All requested variables en tered.
b Depe ndent Variable: Y
②模型拟合概述列出了模型的R、R2、调整R2及估计标准误。R2值越大所反映的两变
量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。
本例所用数据拟合结果显示：，拟合线性
，，。
③方差分析表列出了变异源、自由度、均方、F值及对F的显著性
检验。
ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1 .000
Residual 18
Total 19
a Predictors: (Con sta nt), X
b Depe ndent Variable: Y
本例中回归方程显著性检验结果表明：，，总平方
，，，可以认为所建立的回归方程有效。