品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

多重分析作为线性回归分析的一种，在统计学上有着非常广泛的应用。它能够综合考虑不同变量之间的关系，进而得到不同的结果。使用SPSS软件进行多重分析，能够大大减少计算量，提高我们工作和学习的效率。接下来我将为大家介绍：SPSS多重分析怎么做，SPSS多重分析结果解读。

一、SPSS多重分析怎么做

在SPSS中，进行多重分析并不困难，下面我以一个教学的案例，来给大家简单讲解一下操作的步骤。在开始之前，我们做这样的假设：我们想要研究学生的期末考试成绩（因变量）与平时作业成绩、课堂参与度和每周学习时长（共3个自变量）之间的关系。

1、打开SPSS，新建数据集，将收集到的30个样本数据录入到表格中。我们设置了这样的录入规则：课堂参与度用1-5分的等级来衡量，1分表示参与度极低，5分则表示参与度极高，每周学习时长的单位为小时，其他的成绩都按照具体的分数进行录入。

2、完成数据录入后，在上方的菜单中找到分析-回归，选择其中的线性回归。

3、在线性回归菜单中，将期末考试成绩选入到因变量框，将平时作业成绩、课堂参与度和每周学习时长分别选入自变量。

4、点击统计按钮，打开如下图所示的菜单，你可以选择在最终的输出文档中你想要查看的结果。其中，我们可以勾选估算值、模型拟合和共线性诊断三个相对来说重要的选项。其他的选项你可以根据自己研究的需要，有条件的进行选择。

以上就是使用SPSS进行多重分析的全部操作步骤了，完成上述步骤后点击确定，软件将自动计算结果，并得出输出文档。

二、SPSS多重分析结果解读

SPSS自动完成结果的计算后，软件将根据之前在菜单中选择的选项生成一个输出文档，下面我们就来一起看看，如何对这些得到的表格进行解读。

1、模型摘要。在该模型中，需要重点关注的：一是R值，也被称为复相关系数，这里为0.987，就表示自变量和因变量之间的线性相关程度较强；二是R方值，例如，下图中R方值为0.974，就代表这三个自变量能够解释期末考试成绩97.4%的变异。

2、方差分析。我们重点关注其中“显著性”值的大小即可，一般来说，显著性值小于0.05，则代表整个回归模型是显著的，也就是说，至少有一个自变量与因变量之间存在显著的线性相关关系。

3、系数表。在该表格中可以观测到变量之间是否存在着多重共线性问题。其中，我们重点关注容差和VIF值，容差越接近1，VIF（方差膨胀因子）越接近1，说明自变量之间的共线性越弱。

以上就是SPSS多重分析怎么做，SPSS多重分析结果解读的全部内容了。进行多重分析只是SPSS的功能之一，如果想要了解更多SPSS的使用技巧，欢迎访问SPSS中文网站阅读更多的相关文章。

作者：左旋葡萄糖