spss线性回归分析结果怎么看
SPSS线性回归分析结果解读主要包括以下几个方面：
1. 模型拟合程度 ：
R方（R²）值表示模型对数据的拟合程度，越接近1，模型拟合越好。
2. 回归系数 ：
回归系数（B值）表示自变量对因变量的影响程度。正系数表示正相关，负系数表示负相关。
3. 显著性检验 ：
p值检验自变量对因变量的影响是否显著。通常，p值小于0.05表示影响显著。
4. 多重共线性检验 ：
VIF（Variance Inflation Factor）值检验自变量间是否存在多重共线性。VIF值大于10通常表示存在较强的共线性。
5. 残差分析 ：
残差分析包括分布情况、正态性检验、方差齐性检验等，用于检验模型是否满足线性回归的基本假设。
6. 其他指标 ：
调整R方、标准误差等，评估自变量对因变量的解释力度和模型的精度。
7. 诊断分析 ：
包括多重共线性、异方差性、自相关等，用于判断模型是否存在问题并进行修正。
8. 散点图 ：
用于直观检查因变量和自变量之间是否存在线性关系。
解读SPSS线性回归分析结果时，应综合考虑上述指标，以得出全面准确的结论。
