SPSS-多元线性回归操作过程图示：

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1.录入数据：正确的录入格式

打开SPSS for windows界面，进入SPSS Data Editor,将数据录入，也可以从保存的数据资料中引入，方法是直接点击工具栏第一个图标“打开”，在电脑中找到相应的文件。

该例中应变量是y,自变量（危险因素）是x1、x2、x3、x4（图1）。

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                                图1

    2.在“Analyze(分析)”中选择“Regression(回归)”，在“Regression(回归)”的子目录中选择“Linear(线性)”(图3-1），此时弹出Linear regression 选项框（图3-2），将Y选入“Dependent(应变量)”，x1、x2、x3、x4选入“Independent(s)（即1个或多个自变量）”，此时，可根据需要按系统默认的“Enter”或者选择选择“逐步回归（Tepward)”、“向前法（Foreward)或“向后法（Backward)”，这些都在“Method(方法)”中选择，图例以“Tepward”为选用方法。（图3-3）此时，可以点击"OK",就可以输出我们要的结果了。还可以再在"Statistics(统计）”、“Plots”和“Option"中选择一些项目,这里不选择了，在logistic回归中进一步讲述。

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                            图2-1

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                               图2-2    

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                            图2-3

 3.结果解释：在第三步点击“OK”后，结果就自动弹出来了，关键的有如下三个结果（图4）

第一、二张表格分别是模型概述和方差分析，R值是看自变量与应变量联系的密切程度，取值范围在0-1，越接近1越密切，方差分析是看回归方程是否成立的，若概率<0.05,可以认为方程成立，>0.05还不能认为方程成立。进一步的探讨，大家可以参阅有关统计学教材。

第三个表格“Coefficient”就是偏回归系数，该表格中的最终结果在“Model2”中，“Model1”中的不是，所以列回归方程时应以2那一行为准。Beta就是标准回归系数，可以以它的值比较各自变量对应变量影响的程度，Sig就是概率，我们更熟悉的表达是“p”。

可以列出回归方程：y^=1.310+0.732x4+0.678x1

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