在数据分析的世界里，多元线性回归是一种强大的工具，用于探索多个自变量与因变量之间的关系🔍。使用SPSS进行分析后，如何正确解读结果呢？🌟

首先，关注模型摘要表（Model Summary）。这里会显示决定系数R²，它表示模型能解释因变量变异的比例💡。接着看ANOVA表，判断模型整体是否显著（Sig值需小于0.05）💥。然后深入到系数表（Coefficients），查看每个自变量的回归系数（B值）、标准化系数（Beta）以及显著性水平（Sig）👀。若Sig<0.05，则该变量对因变量有显著影响✨。

此外，别忘了检查残差图，确保满足线性、独立性和正态分布等假设条件✅。通过这些步骤，你就能准确理解多元线性回归的结果啦！🚀 数据分析 SPSS 回归分析