SPSS回归分析结果是通过计算样本数据中自变量和因变量之间的相关性，得出回归系数和截距等统计量，从而得出回归结果。
具体操作是先将数据导入SPSS软件，选择回归分析模块，选择自变量和因变量，进行回归分析，软件会输出回归系数、截距、F值、t值、P值等结果，进而得到回归结果。
需要注意的是，回归分析的可靠性不仅仅取决于样本量、自变量和因变量之间的相关性，还与模型的假设前提、模型的能力等因素相关。
在 SPSS 中，进行回归分析后，可以得出回归结果。以下是一般的步骤：
1. 打开 SPSS 软件，导入数据文件，选择“回归分析”；
2. 在“回归分析”对话框中，选择需要进行回归分析的变量，将其拖动到“因变量”和“自变量”中；
3. 点击“统计”按钮，选择需要计算的统计量，如常规统计量、残差、影响统计量等；
4. 点击“图形”按钮，选择需要绘制的图形，如散点图、残差图、杠杆值图等；
5. 点击“确定”按钮，等待计算结果；
6. 在输出窗口中，找到回归分析结果的表格，包括回归系数、截距、标准误、t值、p值、R方、调整R方等指标；
7. 根据需要，可以对结果进行解读和分析。
需要注意的是，回归分析结果的解读和分析需要具备一定的统计学知识和背景，建议在进行分析前先学习相关的统计学知识。
SPSS回归分析结果的回归结果是在回归分析输出窗口中显示的，通常包括以下内容：
1. 回归系数（Coefficients）：这是每个自变量估计的回归系数，表示当其他自变量不变时，一个自变量对因变量的影响。
2. 模型显著性（Model Summary）：这是针对整个回归模型的统计显著性检验，其中包括R值，R平方值和调整R平方值。
3. ANOVA表（Analysis of Variance）：这列出了方差分析结果，用于确定回归模型和误差项的方差之间的差异是否显著。
4. 预测值（Predicted Values）：这是模型对因变量的预测值，与实际观测值进行比较。
5. 残差（Residuals）：这是观测值与预测值之间的差异，用于评估模型的拟合程度。
通过分析这些回归结果，就可以得出关于回归模型效果的结论。
1、首先点击分析-回归-线性,将因变量和自变量分别放入框中
2、其次可以进行选择变量,打开统计量和选项子对话框进行选择
3、最后对自变量和因变量进行方差齐性检验，即可得到结果
