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Q1：请高手帮忙分析下SPSS的多元线性回归结果吧~急啊~~~
你的回归方法是直接进入法
拟合优度R方等于0.678，表示自变量可以解释因变量的67.8%变化，说明拟合优度还可以。
方差检验表中F值对应的概率P值为0.000，小于显著度0.05，因此应拒绝原假设，说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。
参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000，小于显著度0.05，而自变量X1和X3的概率P值大于显著度0.05，说明只有自变量X2对因变量在总体中存在显著的线性关系，X1、X3和因变量在总体中不存在显著的线性关系。
得到的线性方程为:y=-4.517-0.000028X1+0.76X2+0.000074X3(记住这里用的是直接进入法进行拟合方程的，所以即使X1和X3没通过检验，也要放到方程中去)
Q2：关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看
多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系，这些之后才可以做多元线性回归
所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义， 所以你要根据
Q3：多元线性回归 spss如何结果分析
如果你做的是多元回归 看beta那列数据 绝对值越大影响越大 正负号是影响的方向
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Q4：SPSS13.0多元线性回归后得到的结果如何分析，从方差到B值，求解啊！越详细越好！方程的结果是什么啊？
第一个图是关于回归系数的，那个B应该就是你的每一项的回归系数了，但是你那个为什么会有那么多数字，我就不清楚了，可能是你变量的问题吧
中间的图是标准回归预测图吧，反正就是你在做回归的时候选的那个图表选项才会有的。
最后一个图是方差分析，给的平方，自由度，标准差，F统计量，显著性概率，楼主你这个回归的显著性是很好的。
但是我不知道你这个R的那个表去哪里了，R是相关系数；R Square是相关系数的平方，也是判定系数，用于判定线性回归的拟合程度，说明自变量解释因变量的程度(所占比例)。
如果这样你还不明白的话，你可以去下个中文版的SPSS了╮(╯▽╰)╭
Q5：运用SPSS多元线性回归分析得到下面结果，该怎么分析？
看回归系数对应的 sig值，若小于0.05，说明 该自变量对因变量具有显著营销，反之没有影响
Q6：SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的
不是，判wWw@.YiJITaO.coM断有效性是看p值。就是你的只有三行的那个表，依次写着回归，残差什么的。你看那个回归里边的p值。小于0.05就是模型有效
Q7：求高手帮忙分析下述spss多元线性回归结果案例！
从输出表看，这是个多元线性回归的分析结果啊！第一列显示了有6个自变量(第一行是常数项)，因变量是什么楼主没有显示出来。第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数。第三列是回归系数的标准误差。第四列是标准化的回归系数，因为标准化了，所以没有常数项了。第五列是对每个回归系数显著性检验的t值。通过与临界值对比可以判断哪些自变量是显著的。第五列是各个自变量显著性P值，相比于第四列，看这个值做显著性检验更方便。这些值(常数项没必要考虑)都小于0.05，可以认为在0.05的显著水平下，这些自变量都是显著的。另外，通过P值的大小，可以初步判断“interest”这个变量最显著，其次是GDP，也就是说，P值越小越显著。
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