如何解读spss回归分析的结果？
非标准化系数（B）：非标准化回归系数。回归模型方程中使用的是非标准化系数。
标准化系数（Beta）：标准化回归系数。一般可用于比较自变量对Y的影响程度。Beta值越大说明该变量对Y的影响越大
t值：t检验的过程值，回归分析中涉及两种检验（t检验和F检验），t检验分别检验每一个X对Y的影响关系，通过t检验说明这个X对Y有显著的影响关系；F检验用于检验模型整体的影响关系，通过F检验，则说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。此处的t值，为t检验的过程值，用于计算P值。一般无需关注。
p值：t检验所得p值。P值小于0.05即说明，其所对应的X对因变量存在显著性影响关系。
VIF值：共线性指标。大于5说明存在共线性问题。
R²：决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。
调整R²：调整后的决定系数，也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²更为准确。
F检验：通过F检验，说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。分析时主要关注后面的P值即可。
D-W值：D-W检验值，Durbin-Watson检验，是自相关性的一项检验方法。如果D-W值在2附近（1.7~2.3之间），则说明没有自相关性，模型构建良好。
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。
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