SPSS中使用最小二乘法建立回归模型的操作步骤
在SPSS中运用最小二乘法建立回归模型，主要通过“分析”菜单下的“回归”功能实现。首先，将准备好的数据导入SPSS数据视图。随后，依次点击菜单栏的“分析” -> “回归” -> “线性”。在弹出的主对话框中，将因变量（被预测变量）选入“因变量”框，将一个或多个自变量（预测变量）选入“自变量”框。这是模型设定的核心步骤。此外，在“统计”子对话框中，务必勾选“估计”（输出回归系数及其检验）、“模型拟合度”（输出R方值）等关键指标，以评估模型优劣。点击“确定”后，SPSS便会基于最小二乘原理，计算出使残差平方和最小的回归系数，并在输出窗口中呈现详细结果。
结果解读与统计学意义
SPSS输出的结果包含多个关键表格，需要从统计学角度进行解读。“模型摘要”表提供了调整R方值，它反映了自变量对因变量的解释力度。“ANOVA”表（方差分析表）展示了回归模型的显著性检验，其F统计量对应的Sig.值若小于0.05，则表明模型整体具有统计学意义。最重要的“系数”表列出了每个自变量的非标准化系数（B值，即回归方程的斜率）、标准化系数（Beta值，用于比较不同自变量的相对重要性）、t检验值及其显著性（Sig.）。若某个自变量的Sig.值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为该自变量对因变量的影响是显著的。通过综合这些统计量，研究者可以判断模型的可靠性以及各个自变量的具体贡献。
掌握SPSS进行最小二乘回归的操作，是将统计学理论应用于实际数据分析的关键技能。它不仅能高效地量化变量间关系，还能通过严格的统计检验帮助研究者做出科学的推断，是实证研究中的重要工具。