1. 請教spss回歸分析結果解讀
首先看 方差分析表 對應的sig 是否小於0.05，如果小於0.05，說明整體回歸模型顯著，再看下面的回歸系數表，如果這里的sig大於0.05，就說明回歸模型不顯著，下面的就不用再看了。
其次，在回歸模型顯著的基礎上，看調整的R方，是模型擬合度的好壞，越接近1，說明擬合效果越好。這個在一般做論文中，不需要管它的高低，因為論文重在研究方法和思路的嚴謹性，導師不會追究你的結果是對是錯，你的數據本身就不一定有質量，所以無所謂，不必在意。
第三 看具體回歸系數表中每個自變數 對應的sig值，如果sig小於0.05，說明該自變數對因變數有顯著預測作用，反之沒有作用。
2. 請問如何使用spss中回歸分析分析某時間段的不同公司的數據
一個公司一張表，利潤，
資本結構
為列，2012-2016五年的財務數據為行錄入，再對每個表進行回歸分析分析
3. SPSS回歸分析結果該怎麼解釋，越詳細越好
對模型整體情況進行分析：包括模型擬合情況（R²），是否通過F檢驗等。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸系數的一個總體檢驗，如果sig<0.05，說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數，這個在寫數據分析結果時一般可以不報告。
分析X的顯著性（P值），如果呈現出顯著性，則說明X對Y有影響關系。如果不顯著，則應剔除該變數。結合回歸系數B值，對比分析X對Y的影響程度。B值為正數則說明X對Y有正向影響，為負數則說明有負向影響。
回歸分析研究的主要問題是：
（1）確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；
（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；
（3）判斷自變數X對因變數Y有無影響；
（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。
以上內容參考：網路-回歸分析
4. spss回歸分析結果解讀
第一步：首先對模型整體情況進行分析
包括模型擬合情況（R²），是否通過F檢驗等。
第二步：分析X的顯著性
分析X的顯著性（P值），如果呈現出顯著性，則說明X對Y有影響關系。如果不顯著，則應剔除該變數。
第三步：判斷X對Y的影響關系方向及影響程度
結合回歸系數B值，對比分析X對Y的影響程度。B值為正數則說明X對Y有正向影響，為負數則說明有負向影響。
第四步：寫出模型公式
第五步：對分析進行總結
SPSSAU也會提供智能分析建議，方便分析人員快速得出分析結果。
5. 請問SPSS怎麼做線性回歸分析
回歸分析用於研究影響關系情況,實質上就是研究自變數X對因變數Y的影響關系情況。
具體可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，分析步驟如下：
1、上傳數據，選擇線性回歸
配合輸出智能文字分析，可以結合數據進行解讀。
6. spss回歸分析t、F值分別代表什麼呀
R方為決定系數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，R方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
F是方差檢驗，整個模型的全局檢驗，看擬合方程是否有意義
T值是對每個自變數進行一個接一個的檢驗（logistic回歸），看其beta值，即回歸系數是否有意義
F和T的顯著性均為0．05，
回歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《SPSS回歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、回歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回歸和生存分析（壽命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回歸）。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體。1968年，斯坦福大學的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地進行了研究和開發。同時成立了SPSS公司。
(6)Spss回歸分析股票擴展閱讀：
原理：
這種表示取決於變數Y中可由控制變數X解釋的變化百分比。
決定系數不等於相關系數的平方。這個和相關系數之間的區別是如果你去掉｜，R｜等於0和1，
由於R2<R,可以防止對相關系數所表示的相關做誇張的解釋。
決定系數：在Y的平方和中，X引起的平方和所佔的比例為R2
相關程度由決定系數的程度決定。
R2越接近1，相關方程的參考值越大。反之，越接近0，參考值越低。這就是一元回歸分析的情況。但是決定系數和回歸系數本質上是不相關的就像標准差和標准誤差本質上是不相關的一樣。
在多元回歸分析中，決定系數為路徑系數的平方。
表達式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST
其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）為總平方和，SSR （regression sum of squares）為回歸平方和，SSE （error sum of squares） 為殘差平方和。
7. 關於spss回歸分析 急急急...在線等 謝謝謝謝...
因變數為3分類變數，所有的線性回歸都不能用，只能用logistic回歸，而且是多分類的logistic，SPSS裡面在非線性回歸--logistic回歸裡面，不是那個二分類的binary logistic regession.
下一步就是把相關的自變數拖進去，後退發回歸，可以看到每一個變數退出的
adjusted R square 的改變值，改變值最大，貢獻最大，前提是該變數有意義。
不知道我說清楚了沒有？
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滿意的話請加分！
8. 如何用spss多元線性回歸分析數據
多元線性回歸
1.打開數據，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。
2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數。
3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。
4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。
虛擬變數ABCD四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。
5.選項裡面至少選擇95%CI。
點擊ok。
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9. spss回歸分析結果怎麼得出回歸結果
可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，結果比較容易解讀。
首先要F檢驗，如果F值右上角有*號，說明回歸分析通過F檢驗，即說明這個回歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：
R2代表回歸方程模型擬合的好壞。同時VIF值代表多重共線性，所有的VIF值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。
接著分析具體X對Y的影響關系，在說明已經有影響關系的前提下，具體是正向或是負向影響關系，則是通過「非標准化系數」或者「標准化系數」進行判斷。
可以直接使用在線SPSS分析軟體SPSSAU的回歸分析，生成智能化文字分析結果及標准格式數據，不用單獨整理。