1首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击分析回归线性2然后在打开的窗口中，将因变量和自变量分别放入相应的框中，如下图所示3接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析4接着。
1首先需要选择分析回归分析线性回归2接下来选择打开其中的对话框3然后将需要计算权重的变量选入4然后打开统计量对话框，里面有计算权重的方法5接下来可以选择共线性诊断，就可以自动生成权重了6点击确定，生成结果，得到各指标的权重。
当找到最优权重，比如权重指数为3，我们依据1population3的原则进行计算在SPSS中，选择线性回归，将WGT_1设置为WLS Weight，同时将相关变量纳入模型接下来，我们将计算加权预测值和残差，并通过散点图直观地展示它们的关系经过加权处理后的线性回归模型，统计显著性达到了极高的水平P值远小于00。
一打开SPSS并进行数据准备 确保你的数据已经导入到SPSS中，并且包含了因变量自变量以及权重变量二进入线性回归分析 选择“分析”菜单在SPSS的主界面中，点击上方的“分析”菜单选择“回归”子菜单在“分析”菜单中，选择“回归”子菜单，然后点击“线性”三设置线性回归模型 指定因变量和自变量在弹出的“线。
1在SPSS中，依次点击“分析”“回归”“线性回归过程”，打开对话框“回归系数”输出回归系数的估计值和检验结果等“残差”输出残差诊断的信息右侧复选框输出模型诊断相关的指标，包括决定系数自变量间的相关和偏相关系数共线性诊断等2在“绘图”对话框中，制定残差。
SPSS多重线性回归逐步回归法操作及结果解释方法一操作步骤 数据准备打开SPSS软件，并加载包含因变量和自变量的数据集回归分析设置在菜单栏中选择analyze regression linear，打开线性回归对话框在dependent栏中放入因变量，在independent栏中放入所有自变量在method选项中选择stepwise，即逐步。