在数据分析的世界里，多元线性回归是一种强大的工具，能够帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的关系。最近，我用SPSS对一组数据进行了多元线性回归分析，得到了一些有趣的结果。首先，模型的整体拟合度（R²）为0.85，表明自变量可以解释因变量85%的变化，这是一个相当不错的成绩！😄

接着，通过ANOVA检验，发现模型具有显著性（p < 0.01），这进一步验证了模型的有效性。在回归系数的解读中，有几个自变量表现出显著影响（p < 0.05）。例如，X1的回归系数为正且显著，说明它对因变量有积极促进作用；而X3的系数为负，暗示其对因变量有抑制效应。🤔

最后，我还检查了残差图和正态分布假设，确保结果的可靠性。总的来说，这次分析不仅加深了我对数据间关系的理解，也让我更加熟悉SPSS的操作技巧。🌟

数据分析 SPSS 多元线性回归