spss里面线性回归结果要怎么分析?

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SPSSAU的分析结果提供了一种清晰、简洁的解读方式。进行线性回归分析时，按照以下步骤对结果进行详细分析：

首先，评估模型整体表现。查看R²值，了解模型解释变量对目标变量解释的比例，比如在SPSSAU结果中，R²值为0.402，意味着平台交互性、教学资源、课程设计、课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。同时，F检验结果（F=49.628，P<0.05）显示至少一个变量对满意度有显著影响。

接着，评估解释变量的显著性。通过查看P值，判断每个解释变量是否对目标变量产生显著影响。在SPSSAU结果中，所有变量的P值均小于0.05，证实四个解释变量（平台交互性、教学资源、课程设计、课程实施）对满意度的影响显著。

进一步，判断解释变量对目标变量的影响方向及程度。通过比较回归系数B值，确定影响是正向还是负向，以及影响的力度。SPSSAU结果中，四个解释变量的B值分别为0.110、0.150、0.271、0.079，显示它们对满意度呈现显著的正向影响。

接着，总结模型公式。基于分析结果，模型公式为：满意度=1.600 + 0.110*平台交互性 + 0.150*教学资源 + 0.271*课程设计 + 0.079*课程实施。

最后，SPSSAU还会提供智能分析建议，协助快速得出结论。更多深入分析和解读，请登录SPSSAU官网查阅。