怎么对spss回归分析结果进行分析
回归分析中如何根据t值和z值？
回归分析中如何根据t值和z值？
R方为决定系数，即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。例如，R方＝0．810，说明拟合方程能解释因变量变化的81％，不能解释的19％。
F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义
T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义
F和T的显著性均为0．05，
回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回归）。
SPSS是世界上最早的统计分析软件。1968年，斯坦福大学的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地进行了研究和开发。同时成立了SPSS公司。
怎么用spss做多元非线性回归分析？
非线性回归做起来比较复杂的。。。首先你还是要绘制一下散点图，看散点图的趋势如何
如果是有比较合适的曲线方程，可以直接拟合
如果说没有合适的曲线方程，或者说散点图趋势呈现的不一致，则需要自己构建曲线方程，然后求参数的，这个比较有难度，你可以找教材对应的部分看看
spss线性回归分析解读？
一般来说线性回归分析报告包含以下三个方面:
一、模型摘要，摘要告诉我们模型的拟合性如何。
二、方差分析，方差分析的本质是检测r平方是否显著大于零。
三、回归分析,回归系数表格列出了输出模型的偏回归系数估计值，非标准化系数表示各变量的拟合系数。
纳入那些自变量进行回归预测是由研究者根据专业和经验结合统计结果决定。而不是单单根据统计结果决定，当自变量较多需要筛选自变量时，不同的筛选方法，也会得到不同的结果。
spss回归分析结论？
R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。