spss线性回归分析显著性结果怎么看

在SPSS线性回归分析中，要查看显著性结果，首先关注F检验的P值。若P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝回归系数为0的原假设，模型基本满足要求。

其次，查看变量共线性表现，VIF值全部小于10（严格为5）则说明模型没有多重共线性问题。

最后，关注系数表中的B列，正系数表示自变量与因变量正相关，负系数表示负相关，系数绝对值越大，影响越大。这些步骤能帮助你理解SPSS线性回归分析的显著性结果。

在SPSS的线性回归分析中，显著性结果主要看两个指标：回归系数的显著性（即p值）和模型的显著性（即R方和调整R方）。

p值用于检验自变量与因变量之间是否存在线性关系，如果p值小于0.05，则认为这种线性关系是显著的。

而R方和调整R方则用于评估模型的拟合程度，R方值越接近1，说明模型的拟合效果越好。但需注意，过高的R方值可能导致过拟合，因此还需结合实际情况进行评估。