『壹』 请问如何使用spss中回归分析分析某时间段的不同公司的数据
一个公司一张表，利润，
资本结构
为列，2012-2016五年的财务数据为行录入，再对每个表进行回归分析分析
『贰』 spss回归分析结果解读
第一步：首先对模型整体情况进行分析
包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
第二步：分析X的显著性
分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。
第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度
结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。
第四步：写出模型公式
第五步：对分析进行总结
SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。
『叁』 spss回归分析t、F值分别代表什么呀
R方为决定系数，即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。例如，R方＝0．810，说明拟合方程能解释因变量变化的81％，不能解释的19％。
F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义
T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义
F和T的显著性均为0．05，
回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回归）。
SPSS是世界上最早的统计分析软件。1968年，斯坦福大学的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地进行了研究和开发。同时成立了SPSS公司。
(3)公司股票spss回归分析扩展阅读：
原理：
这种表示取决于变量Y中可由控制变量X解释的变化百分比。
决定系数不等于相关系数的平方。这个和相关系数之间的区别是如果你去掉｜，R｜等于0和1，
由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。
决定系数：在Y的平方和中，X引起的平方和所占的比例为R2
相关程度由决定系数的程度决定。
R2越接近1，相关方程的参考值越大。反之，越接近0，参考值越低。这就是一元回归分析的情况。但是决定系数和回归系数本质上是不相关的就像标准差和标准误差本质上是不相关的一样。
在多元回归分析中，决定系数为路径系数的平方。
表达式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST
其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）为总平方和，SSR （regression sum of squares）为回归平方和，SSE （error sum of squares） 为残差平方和。
『肆』 SPSS 回归分析结果
R方太小的话 说明你的自变量能解释的变异度很小 所拟合的方程可能不是最优方程
『伍』 SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看
对模型整体情况进行分析：包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数0.516，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加0.516个单位。后面的sig值小于0.05，说明系数和0的差别显著。
B，看模型系数，然后看B后面的SIG，发现公司道德变量不显著；再看R2，看模型拟合度，可以看出，模型拟合效果很差；多元回归模型还要看方差分析，发现模型整体有效。
Stepwise Regression逐步回归
在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。
以上内容参考：网络-回归分析
『陆』 spss 回归分析
在regression菜单的
你这个要先compute一下
我替别人做这类的数据分析蛮多的
『柒』 我想做20家公司3年数据的回归分析，怎么用SPSS软件分析呢
这是 面板数据。。。spss做不了面板数据的回归分析
『捌』 怎么用spss进行回归分析 控制变量
1、数据录入spss并且处理好。
(8)公司股票spss回归分析扩展阅读：
spss软件的特点：
spss直接就有多元回归的按钮，控制变量和主要验证的自变量你自己能区分开就好，一起输入。这张图其实是做了四个多元回归。第一列也就是第一个模型，是以公司综合绩效为因变量，第一大股东持股比例为自变量，资产规模与资产负债率为控制变量的多元回归模型。
第二列是以公司综合绩效为因变量，前五大股东持股比例为自变量，资产规模与资产负债率为控制变量的多元回归模型。
『玖』 根据spss回归分析结果怎么得出回归分析方程
1、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。
『拾』 spss回归分析结果怎么得出回归结果
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。
首先要F检验，如果F值右上角有*号，说明回归分析通过F检验，即说明这个回归分析有意义可以做。然后通常需要看以下几个指标：
R2代表回归方程模型拟合的好坏。同时VIF值代表多重共线性，所有的VIF值均需要小于10，相对严格的标准是小于5。
接着分析具体X对Y的影响关系，在说明已经有影响关系的前提下，具体是正向或是负向影响关系，则是通过“非标准化系数”或者“标准化系数”进行判断。
可以直接使用在线SPSS分析软件SPSSAU的回归分析，生成智能化文字分析结果及标准格式数据，不用单独整理。