在SPSS中如何执行线性回归分析，并且如何解读回归系数、决定系数等统计指标的含义？

要在SPSS中进行线性回归分析，首先需要确保你的数据集已经准备好，并且已经导入到SPSS中。以下是详细的操作步骤：

参考资源链接：[SPSS统计分析教程：从入门到进阶](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4d7be7fbd1778d4104a?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 打开SPSS，加载你的数据集。
2. 选择顶部菜单栏中的“分析”（Analyze），然后选择“回归”（Regression），接着点击“线性”（Linear）。
3. 在弹出的对话框中，将因变量（目标变量）移动到因变量框中，将一个或多个自变量（预测变量）移动到自变量框中。
4. 选择“统计”（Statistics）按钮，你可以在这里选择输出额外的统计信息，如回归系数的置信区间，方差膨胀因子（VIF）等。
5. 点击“确定”（OK）执行分析。

执行分析后，SPSS会输出多个窗口的分析结果，包括模型拟合度指标和回归系数。解读这些结果时，你应该注意以下几个统计学指标：

- 决定系数（R²）：表示模型解释的变异占总变异的比例，值越大表示模型拟合得越好。
- 回归系数（B）：表示在控制其他变量不变的情况下，自变量每变化一个单位，因变量平均变化的量。
- 标准化回归系数（Beta）：用于比较不同自变量的影响力大小，它反映了自变量对因变量的影响程度，是一个无单位的指标。
- p值：用于检验统计假设，如果自变量的p值小于你设定的显著性水平（通常是0.05），则认为该变量在统计上对因变量有显著影响。

掌握这些基本步骤和解读方法后，你可以使用《SPSS统计分析教程：从入门到进阶》中的案例和实例进一步熟悉线性回归分析。这本书详细介绍了如何使用SPSS进行数据分析的各个方面，包括数据导入导出、数据预处理、统计分析方法的选择以及结果的解读，是学习SPSS进行线性回归分析的实用资源。

参考资源链接：[SPSS统计分析教程：从入门到进阶](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4d7be7fbd1778d4104a?spm=1055.2569.3001.10343)