spss线性回归分析教程

Q1： 用spss做线性回归结果分析

很简单，用前进、后退或逐步法都行，一般用逐步法
然后看整个模型是否有统计学意义，就是有回归和残差那项
若有意义（P小于0.05）
则继续看每个参数的P值
若P值大于0.05，剔除～
最后得方程模型
当然还需要注意多重共线性的问题

Q2： spss线性回归分析结果怎么看?

ModelSummary 是对模型拟合效果的总结，R是相关系数，R2是决定系数，系数越大表面拟合效果越好。
ANOVA是方差分析，然后F检验
Coefficients就是回归结果，得到的回归方程的系数

Q3： 关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看

多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系，这些之后才可以做多元线性回归
所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义， 所以你要根据

Q4： spss简单线性回归分析需要多少组数据

1. 一般来说，数据越多，分析结果越可靠，没有明确的要求需要多少组数据，视数据取得的难易程度吧。
2. 数据的质量也对分析结果有重要影响，自变量最好分布得均匀一些为好。质量高的数据，样本数量可以适当地少一些。
比如在0~100的横坐标轴上，如果大部分数据都集中在了0~50之间，这样数据的质量就不高。