SPSS回归分析过程详解

简单易懂的SPSS回归分析基础教程章节一：SPSS回归分析基础概述SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量对因变量的影响程度以及变量之间的关系。

本章将介绍SPSS回归分析的基本概念和目的，以及相关的统计指标。

SPSS回归分析的目的是建立一个数学模型，描述自变量与因变量之间的关系。

通过这个模型，我们可以预测因变量的变化，以及各个自变量对因变量的贡献程度。

回归分析包括简单回归分析和多元回归分析，本教程主要讲解简单回归分析。

在SPSS回归分析中，我们需要了解一些统计指标。

其中，相关系数（correlation coefficient）用于衡量自变量与因变量之间的线性关系强度。

回归系数（regression coefficient）描述自变量对因变量的影响程度，可用于建立回归方程。

残差（residual）表示实际观测值与回归模型预测值之间的差异。

下面我们将详细介绍SPSS回归分析的步骤。

章节二：数据准备和导入在进行SPSS回归分析之前，我们需要准备好数据集，并将数据导入SPSS软件。

首先，我们需要确定因变量和自变量的测量水平。

因变量可以是连续型数据，如身高、体重等，也可以是分类数据，如满意度水平等。

自变量可以是任何与因变量相关的变量，包括连续型、分类型或二元变量。

其次，我们需要收集足够的样本量，以获取准确和可靠的结果。

在选择样本时，应该遵循随机抽样的原则，以保证样本的代表性。

最后，我们将数据导入SPSS软件。

通过依次点击“File”、“Open”、“Data”，选择数据文件，并设置变量类型、名称和标签等信息。

完成数据导入后，我们就可以开始进行回归分析了。

章节三：简单回归分析步骤简单回归分析是一种研究一个自变量与一个因变量之间关系的方法。

下面将介绍简单回归分析的步骤。

第一步，我们需要确定自变量和因变量。

SPSS回归分析SPSS（统计包统计软件，Statistical Package for the Social Sciences）是一种强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析。

在SPSS中，回归分析是最常用的方法之一，用于研究和预测变量之间的关系。

接下来，我将详细介绍SPSS回归分析的步骤和意义。

一、回归分析的定义和意义回归分析是一种对于因变量和自变量之间关系的统计方法，通过建立一个回归方程，可以对未来的数据进行预测和预估。

在实际应用中，回归分析广泛应用于经济学、社会科学、医学、市场营销等领域，帮助研究人员发现变量之间的关联、预测和解释未来的趋势。

二、SPSS回归分析的步骤1. 导入数据：首先，需要将需要进行回归分析的数据导入SPSS软件中。

数据可以以Excel、CSV等格式准备好，然后使用SPSS的数据导入功能将数据导入软件。

2. 变量选择：选择需要作为自变量和因变量的变量。

自变量是被用来预测或解释因变量的变量，而因变量是我们希望研究或预测的变量。

可以通过点击"Variable View"选项卡来定义变量的属性。

3. 回归分析：选择菜单栏中的"Analyze" -> "Regression" -> "Linear"。

然后将因变量和自变量添加到正确的框中。

4.回归模型选择：选择回归方法和模型。

SPSS提供了多种回归方法，通常使用最小二乘法进行回归分析。

然后，选择要放入回归模型的自变量。

可以进行逐步回归或者全模型回归。

6.残差分析：通过检查残差（因变量和回归方程预测值之间的差异）来评估回归模型的拟合程度。

可以使用SPSS的统计模块来生成残差，并进行残差分析。

7.结果解释：最后，对回归结果进行解释，并提出对于研究问题的结论。

要注意的是，回归分析只能描述变量之间的关系，不能说明因果关系。

因此，在解释回归结果时要慎重。

第九章 SPSS的线性回归分析线性回归分析是一种常用的统计方法，用于探索自变量与因变量之间的线性关系。

在SPSS中，进行线性回归分析可以帮助研究者了解变量之间的关系，并预测因变量的数值。

本文将介绍如何在SPSS中进行线性回归分析，并解释如何解释结果。

一、数据准备。

在进行线性回归分析之前，首先需要准备好数据。

在SPSS中，数据通常以数据集的形式存在，可以通过导入外部文件或手动输入数据来创建数据集。

确保数据集中包含自变量和因变量的数值，并且数据的质量良好，没有缺失值或异常值。

二、进行线性回归分析。

在SPSS中进行线性回归分析非常简单。

首先打开SPSS软件，然后打开已经准备好的数据集。

接下来，依次点击“分析”-“回归”-“线性”，将自变量和因变量添加到相应的框中。

在“统计”选项中，可以选择输出各种统计信息，如残差分析、离群值检测等。

点击“确定”按钮后，SPSS会自动进行线性回归分析，并生成相应的结果报告。

三、解释结果。

线性回归分析的结果报告包括了各种统计信息和图表，需要仔细解释和分析。

以下是一些常见的统计信息和图表：1. 相关系数，线性回归分析的结果报告中通常包括了自变量和因变量之间的相关系数，用来衡量两个变量之间的线性关系强度。

相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示两个变量呈正相关，接近-1表示呈负相关，接近0表示无相关。

2. 回归系数，回归系数用来衡量自变量对因变量的影响程度。

回归系数的符号表示自变量对因变量的影响方向，系数的大小表示影响程度。

在结果报告中，通常包括了回归系数的估计值、标准误、t值和显著性水平。

3. 残差分析，残差是因变量的观测值与回归方程预测值之间的差异，残差分析可以用来检验回归模型的拟合程度。

在结果报告中，通常包括了残差的分布图和正态概率图，用来检验残差是否符合正态分布。

4. 变量间关系图，在SPSS中，可以生成自变量和因变量之间的散点图和回归直线图，用来直观展示变量之间的线性关系。

如何使用统计软件SPSS进行回归分析如何使用统计软件SPSS进行回归分析引言：回归分析是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的方法，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。

SPSS作为一款功能强大的统计软件，在进行回归分析方面提供了很多便捷的工具和功能。

本文将介绍如何使用SPSS进行回归分析，包括数据准备、模型建立和结果解释等方面的内容。

一、数据准备在进行回归分析前，首先需要准备好需要分析的数据。

将数据保存为SPSS支持的格式（.sav），然后打开SPSS软件。

1. 导入数据：在SPSS软件中选择“文件”-“导入”-“数据”命令，找到数据文件并选择打开。

此时数据文件将被导入到SPSS的数据编辑器中。

2. 数据清洗：在进行回归分析之前，需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和离群值等。

可以使用SPSS中的“转换”-“计算变量”功能来对数据进行处理。

3. 变量选择：根据回归分析的目的，选择合适的自变量和因变量。

可以使用SPSS的“变量视图”或“数据视图”来查看和选择变量。

二、模型建立在进行回归分析时，需要建立合适的模型来描述变量之间的关系。

1. 确定回归模型类型：根据研究目的和数据类型，选择适合的回归模型，如线性回归、多项式回归、对数回归等。

2. 自变量的选择：根据自变量与因变量的相关性和理论基础，选择合适的自变量。

可以使用SPSS的“逐步回归”功能来进行自动选择变量。

3. 建立回归模型：在SPSS软件中选择“回归”-“线性”命令，然后将因变量和自变量添加到相应的框中。

点击“确定”即可建立回归模型。

三、结果解释在进行回归分析后，需要对结果进行解释和验证。

1. 检验模型拟合度：可以使用SPSS的“模型拟合度”命令来检验模型的拟合度，包括R方值、调整R方值和显著性水平等指标。

2. 检验回归系数：回归系数表示自变量对因变量的影响程度。

通过检验回归系数的显著性，可以判断自变量是否对因变量有统计上显著的影响。

第九章spss的回归分析1、利用习题二第4题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。

请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。

选择fore和phy两门成绩做散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将phy导入X轴、将fore导入Y 轴，将sex导入设置标记→确定图标剪辑器内点击元素菜单→选择总计拟合线→选择线性→确定→再次选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→确定分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y与fore有一定的线性相关关系。

2、线性回归分析与相关性回归分析的关系是怎样的？线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或者减少。

3、为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间的统计关系的前提是被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。

回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当。

一般包括回归系数的检验，残差分析等。

4、SPSS多元线性回归分析中提供了哪几种解释变量筛选策略？包括向前筛选策略、向后筛选策略和逐步筛选策略。

5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用建立多元线性回归方程，分析影响粮食总产量的主要因素。

数据文件名为“粮食总产量.sav”。

步骤：分析→回归→线性→粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量→确定结果如图：Variables Entered/Removed bModel Variables Entered Variables Removed Method1 农业劳动者人数(百万人),总播种面积(万公顷), 风灾面积比例(%), 粮食播种面积(万公顷), 施用化肥量(kg/公顷), 年份a. Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨)ANOVA bModel Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 2.025E9 6 3.375E8 414.944 .000aResidual 2.278E7 28 813478.405Total 2.048E9 34a. Predictors: (Constant), 农业劳动者人数(百万人), 总播种面积(万公顷), 风灾面积比例(%),粮食播种面积(万公顷), 施用化肥量(kg/公顷), 年份b. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨)Coefficients aModel UnstandardizedCoefficients StandardizedCoefficientst Sig.B Std. Error Beta1 (Constant) -613605.817 230903.867 -2.657 .013年份304.688 119.427 .402 2.551 .016粮食播种面积(万公顷) .736 .782 .053 .942 .354总播种面积(万公顷) 1.939 .650 .111 2.984 .006施用化肥量(kg/公顷) 141.077 11.186 .755 12.612 .000风灾面积比例(%) -307.209 51.870 -.174 -5.923 .000-5.121 22.286 -.038 -.230 .820 农业劳动者人数(百万人)a. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨)分析：如以上4个表所示，影响程度来由大到小依次是风灾面积、使用化肥量、总播种面积和年份。

利用SPSS 进行Logistic 回归分析简要步骤
现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0
和1 表示。

如果我们采用多个因素对0－1 表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic 回归。

Logistic 回归分为二值logistic 回归和多值logistic 回归两类.
第一步：整理原始数据。

数据整理内容包括两个方面：一
是对各地区按照三大地带的分类结果赋值，用0、1 表示，二是将城镇人口比重转换逻辑值，变量名称为“城市化”。

第二步：打开“聚类分析”对话框。

沿着主菜单的“Analyze→Regression→Binary Logistic
K
”的路径（图8-1-3）打开二值
Logistic 回归分析选项框.
第三步：选项设置。

首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调
入Dependent（因变量）和Covariates（协变量）列表框中（图8-1-5）。

在本例中，将名义变
量“城市化”调入Dependent（因变量）列表框，将“人均GDP”和“中部”调入Covariates （协变量）列表框中。

在Method（方法）一栏有七个选项。

采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（Enter）。

接下来进行如下4 项设置：
⒈设置Categorical（分类）选项：定义分类变量.
⒉设置Save（保存）选项,
⒊设置Options
第四步,结果解读.。

用SPSS做回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，并预测一个或多个因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。

SPSS（统计软件包的统计产品与服务）是一种流行的统计分析软件，广泛应用于研究、教育和业务领域。

要进行回归分析，首先需要确定研究中的因变量和自变量。

因变量是被研究者感兴趣的目标变量，而自变量是可能影响因变量的变量。

例如，在研究投资回报率时，投资回报率可能是因变量，而投资额、行业类型和利率可能是自变量。

在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入数据：首先打开SPSS软件，然后点击“打开文件”按钮导入数据文件。

确保数据文件包含因变量和自变量的值。

2.选择回归分析方法：在SPSS中，有多种类型的回归分析可供选择。

最常见的是简单线性回归和多元回归。

简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。

3.设置因变量和自变量：SPSS中的回归分析工具要求用户指定因变量和自变量。

选择适当的变量，并将其移动到正确的框中。

4.运行回归分析：点击“运行”按钮开始进行回归分析。

SPSS将计算适当的统计结果，包括回归方程、相关系数、误差项等。

这些结果可以帮助解释自变量如何影响因变量。

5.解释结果：在完成回归分析后，需要解释得到的统计结果。

回归方程表示因变量与自变量之间的关系。

相关系数表示自变量和因变量之间的相关性。

误差项表示回归方程无法解释的变异。

6.进行模型诊断：完成回归分析后，还应进行模型诊断。

模型诊断包括检查模型的假设、残差的正态性、残差的方差齐性等。

SPSS提供了多种图形和统计工具，可用于评估回归模型的质量。

回归分析是一种强大的统计分析方法，可用于解释变量之间的关系，并预测因变量的值。

SPSS作为一种广泛使用的统计软件，可用于执行回归分析，并提供了丰富的功能和工具，可帮助研究者更好地理解和解释数据。

通过了解回归分析的步骤和SPSS的基本操作，可以更好地利用这种方法来分析数据。

SPSS回归分析过程详解一、相关分析在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的的密切程度，需要用相关分析实现。

SPSS的相关分析功能被集中在Statistics 菜单的Correlate子菜单中，包括以下三个过程：Bivariate 过程此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。

这是Correlate 子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。

下面的讲述也以该过程为主。

Partial过程如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。

Partial过程就是专门进行偏相关分析的。

Distances过程调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。

该过程在实际应用中用的非常少。

Bivariate 过程一、界面说明[Variables 框】用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。

【Correlatio n Coefficie nts 复选框组】用于选择需要计算的相关分析指标，有：Pearson 复选框选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析Kendall's tau-b 复选框计算Kendall's 等级相关系数Spearman复选框计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析(秩相关)【Test of Significance 单选框组】用于确定是进行相关系数的单侧( One-tailed )或双侧( Two-tailed )检验，一般选双侧检验。

【Flag significant correlations 】用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，一般选中。

回归分析例题SPSS求解过程（一）1、一元线性回归SPSS求解过程：判别：xy202.0173.2ˆˆˆ1+=+=ββ，且x与y的线性相关系数为R=0.951，回归方程的F检验值为75.559，对应F值的显著性概率是0.000<0.05,表示线性回归方程具有显著性，当对应F值的显著性概率>0.05,表示回归方程不具有显著性。

每个系数的t检验值分别是3.017与8.692，对应的检验显著性概率分别为：0.017（<0.05）和0.000（<0.05），即否定0H，也就是线性假设是显著的。

二、一元非线性回归SPSS求解过程：1、Y与X的二次及三次多项式拟合：所以，二次式为：2029.07408.00927.6xxY-+=三次式为：320046.01534.07068.1118.4xxxY+-+=2、把Y与X的关系用双曲线拟合：作双曲线变换：xVyU1,1==判别：V U 131.0082.0-=，x V y U 1,1==，V 与U 的相关系数为R=0.968，回归方程系数的F 检验值为196.227，对应F 值的显著性概率是0.000（<0.05）,表示线性回归方程具有显著性 ，每个系数的t 检验值分别是440514与14.008，对应的检验显著性概率分别为：0.000（<0.05）和0.000（<0.05），即否定0H ，也就是线性假设是显著的。

3、把Y 与X 的关系用倒指数函数拟合：x bae Y =，则x b a Y 1ln ln +=令U1=LN （Y ），V1=V=1/x,有 U1=c+bV1.判别：V U 111.1458.21-=，x V y U /1,ln 1==，V 与1U 的相关系数为R=0.979，回归方程的F 检验值为303.190，对应F 值的显著性概率是0.000（<0.05）,表示线性回归方程具有显著性 ，每个系数的t 检验值分别是195.221与-17.412，对应的检验显著性概率分别为：0.000（<0.05）和0.000（<0.05），即否定0H ，也就是线性假设是显著的。

SPSS如何进行线性回归分析操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。

包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。

为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。

也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。

另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。

一、一元线性回归分析用SPSS进行回归分析，实例操作如下：1.单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。

从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。

在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。

所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。

具体如下图所示：2.请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。

如RegressionCoefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。

Model fit 项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。

上述两项为默认选项，请注意保持选中。

设置如图7-10所示。

设置完成后点击Continue返回主对话框。

回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。

由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。

3.用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入准备进行多元线性回归分析的数据集。

在菜单栏中选择"File"，然后选择"Open"，在弹出的窗口中选择数据集的位置并点击"Open"按钮。

步骤2：选择变量在SPSS的数据视图中，选择需要用于分析的相关自变量和因变量。

选中的变量将会显示在变量视图中。

确保选择的变量是数值型的，因为多元线性回归只适用于数值型变量。

步骤3：进行多元线性回归分析在菜单栏中选择"Analyze"，然后选择"Regression"，再选择"Linear"。

这将打开多元线性回归的对话框。

将因变量移动到"Dependent"框中，将自变量移动到"Independent(s)"框中，并点击"OK"按钮。

步骤4：检查多元线性回归的假设在多元线性回归的结果中，需要检查多元线性回归的基本假设。

这些假设包括线性关系、多重共线性、正态分布、独立性和等方差性。

可以通过多元线性回归的结果来进行检查。

步骤5：解读多元线性回归结果多元线性回归的结果会显示在输出窗口的回归系数表中。

可以检查各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平和置信区间。

同时，还可以检查回归模型的显著性和解释力。

步骤6：完成多元线性回归分析报告根据多元线性回归的结果，可以编写一份完整的多元线性回归分析报告。

报告应包括简要介绍、研究问题、分析方法、回归模型的假设、回归结果的解释以及进一步分析的建议等。

下面是一个多元线性回归分析报告的示例：标题：多元线性回归分析报告介绍：本报告基于一份数据集，旨在探究x1、x2和x3对y的影响。

通过多元线性回归分析，我们可以确定各个自变量对因变量的贡献程度，并检验模型的显著性和准确性。

研究问题：本研究旨在探究x1、x2和x3对y的影响。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。

其中，多元线性回归分析是SPSS中常用的一种统计方法，用于探讨多个自变量与一个因变量之间的关系。

本文将演示SPSS中进行多元线性回归分析的操作步骤，帮助读者了解和掌握该方法。

一、数据准备在进行多元线性回归分析之前，首先需要准备好数据。

数据应包含一个或多个因变量和多个自变量，以及相应的观测值。

这些数据可以通过调查问卷、实验设计、观察等方式获得。

确保数据的准确性和完整性对于获得可靠的分析结果至关重要。

二、打开SPSS软件并导入数据1. 启动SPSS软件，点击菜单栏中的“文件（File）”选项；2. 在下拉菜单中选择“打开（Open）”选项；3. 导航到保存数据的文件位置，并选择要导入的数据文件；4. 确保所选的文件类型与数据文件的格式相匹配，点击“打开”按钮；5. 数据文件将被导入到SPSS软件中，显示在数据编辑器窗口中。

三、创建多元线性回归模型1. 点击菜单栏中的“分析（Analyse）”选项；2. 在下拉菜单中选择“回归（Regression）”选项；3. 在弹出的子菜单中选择“线性（Linear）”选项；4. 在“因变量”框中，选中要作为因变量的变量；5. 在“自变量”框中，选中要作为自变量的变量；6. 点击“添加（Add）”按钮，将自变量添加到回归模型中；7. 可以通过“移除（Remove）”按钮来删除已添加的自变量；8. 点击“确定（OK）”按钮，创建多元线性回归模型。

四、进行多元线性回归分析1. 多元线性回归模型创建完成后，SPSS将自动进行回归分析并生成结果；2. 回归结果将显示在“回归系数”、“模型总结”和“模型拟合优度”等不同的输出表中；3. “回归系数”表显示各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平等信息；4. “模型总结”表提供模型中方程的相关统计信息，包括R方值、F 统计量等；5. “模型拟合优度”表显示模型的拟合优度指标，如调整后R方、残差平方和等；6. 可以通过菜单栏中的“图形（Graphs）”选项，绘制回归模型的拟合曲线图、残差图等。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤在数据分析的领域中，多元线性回归分析是一种强大且常用的工具，它能够帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的线性关系。

下面，我们将通过一个具体的实例来详细介绍 SPSS 中多元线性回归分析的操作步骤。

假设我们正在研究一个人的体重与身高、年龄和每日运动量之间的关系。

首先，打开 SPSS 软件，并将我们收集到的数据输入或导入到软件中。

数据准备阶段是至关重要的。

确保每个变量的数据格式正确，没有缺失值或异常值。

如果存在缺失值，可以根据具体情况选择合适的处理方法，比如删除包含缺失值的样本，或者使用均值、中位数等进行填充。

对于异常值，需要仔细判断其是否为真实的数据错误，如果是，则需要进行修正或删除。

接下来，点击“分析”菜单，选择“回归”，然后再选择“线性”。

在弹出的“线性回归”对话框中，将我们的因变量（体重）选入“因变量”框中，将自变量（身高、年龄、每日运动量）选入“自变量”框中。

然后，我们可以在“方法”选项中选择合适的回归方法。

SPSS 提供了几种常见的方法，如“进入”“逐步”“向后”“向前”等。

“进入”方法会将所有自变量一次性纳入模型；“逐步”方法则会根据一定的准则，逐步选择对因变量有显著影响的自变量进入模型；“向后”和“向前”方法则是基于特定的规则，逐步剔除或纳入自变量。

在这个例子中，我们先选择“进入”方法，以便直观地看到所有自变量对因变量的影响。

接下来，点击“统计”按钮。

在弹出的“线性回归：统计”对话框中，我们通常会勾选“描述性”，以获取自变量和因变量的基本统计信息，如均值、标准差等；勾选“共线性诊断”，用于检查自变量之间是否存在严重的多重共线性问题；勾选“模型拟合度”，以评估回归模型的拟合效果。

然后，点击“绘制”按钮。

在“线性回归：图”对话框中，我们可以选择绘制一些有助于分析的图形，比如“正态概率图”，用于检验残差是否服从正态分布；“残差图”，用于观察残差的分布情况，判断模型是否满足线性回归的假设。