本文將介紹幾種常用的SPSS分析方法，例如SPSS回歸分析，文中使用的軟件版本為版本26，電腦系統為Windows 10 x64。

什么是SPSS回歸分析：

spss回歸分析是研究事物或現象之間數量依存的關系的分析方法。

研究一個連續性變量（因變量）的取值隨著其它變量（自變量）的數值變化而變化的趨勢。

通過回歸方程解釋兩變量之間的關系顯得更為精確，可以計算出自變量改變一個單位時，因變量平均改變的單位數量，這是相關分析無法做到的。

除了描述兩變量的關系以外，通過回歸方程還可以進行預測和控制，這在實際工作中尤為重要。

案例：本案例采用的樣本是對消費者信心指數的調查問卷統計表，用以建立用年齡預測消費者信心指數的回歸方程。消費者信心指數是反映消費者信心強弱的指標。是綜合反映并量化消費者對當前經濟形勢評價和對經濟前景、收入水平、收入預期以及消費心理狀態的主觀感受，預測經濟走勢和消費趨向的一個先行指標。

具體過程：

打開軟件，點擊“分析”—“回歸”—“線性”

將“index1”（總指數）選入因變量

將“年齡”選入自變量

其余默認

圖1：回歸分析操作步驟

結果分析：

圖2：回歸分析結果1

在Model Summary，即模型匯總表格中，我們可以看到相關系數為0.219，決定系數為0.048。

圖3：回歸分析結果2

從ANOVA，即方差分析結果圖中我們可以看出，對回歸方程顯著性進行假設檢驗（F檢驗），顯著性P<0.05，說明在本次分析中，模型有統計學意義。

圖4：回歸分析結果3

在Coefficients，即系數表格中，常數項為108.898，一次項系數為-0.358，對一次項系數進行假設檢驗的P<0.05，則認為總體的一次項系數非0，在表格中，Constant(即常量)為108.898，變量年齡的系數為-0.358，所以我們可以得到一元線性回歸方程為：y= -0.358x + 108.898。