spss多元线性回归分析怎么看结果

SPSS多元线性回归分析结果主要看以下几个部分：回归系数、t值、显着性水平、R方和调整R方、残差图等。

1.回归系数：这是用来衡量自变量对因变量影响的大小和方向。正值表示正相关，负值表示负相关。其绝对值越大，说明相关性越强。

2.t值：t值是用来检验回归系数的显着性。如果t值大于临界值，那么我们可以说该回归系数是显着的。

3.显着性水平：通常以p值表示。如果p值小于0.05，那么我们可以说该回归系数是显着的。

4.R方和调整R方：R方表示模型的拟合优度，其值在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。调整R方则考虑了模型的复杂性，当增加自变量时，调整R方不会无限制增大。

5.残差图：通过观察残差图，可以判断模型是否满足线性、独立性、正态性和同方差性的假设。

拓展资料：

1.“线性性”假设是指因变量和自变量之间的关系是线性的。

2.“独立性”假设是指每个观测值是独立的，不受其他观测值的影响。

3.“正态性”假设是指残差服从正态分布。

4.“同方差性”假设是指每个观测值的误差的方差是相等的。

总的来说，看SPSS多元线性回归分析结果，我们需要从回归系数、t值、显着性水平、R方和调整R方、残差图等多个角度去综合分析，以了解自变量对因变量的影响情况以及模型的拟合效果。同时，我们还需要注意模型是否满足线性、独立性、正态性和同方差性的假设。