1、打開SPSS軟件后點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數據文件 。
2、接下來就是開始做回歸分析建立模型 ， 研究其變化趨勢 ， 因為回歸分析分為線性回歸和非線性回歸，分析它們的辦法是不同的，所以先要把握它們的變化趨勢，可以畫散點圖，點擊【圖形】---【舊對話框】---【散點/點狀】 。
【spss怎么用 你會了嗎】3、選擇【簡單分布】，并點擊【定義】 ， 這種散點圖是我們常見的，而其他幾種都比較復雜 ， 用到這兒就把簡單問題復雜化了 。
4、在接下來的彈出框中設置x軸和y軸，然后點擊確定，其他都不要管，然后得到散點圖，可以看出x軸和y軸明顯呈線性關系，所以接下來的回歸分析就要用線性回歸方法，假設圖像呈曲線就需要選擇曲線擬合的方法 。
5、點擊【分析】---【回歸】---【線性】 ， 在彈出的線性回歸框中設置自變量和因變量 ， 其他的選項用默認設置即可 ， 其他的選項只是用來更加精確地去優化模型 。
6、接下來就是結果分析了 ， 一共在輸出文檔中彈出了四張表其中【系數表】就是所求出來的模型，根據B列寫出函數表達式，這道題就是y=1.594x+26.659 ， sig均小于0.05表示自變量對因變量有顯著影響 。
7、【Anova表】表示分析結果，主要看的是F和Sig值 ， F值對應的Sig值小于0.05就可以認為回歸方程是有用的，【模型匯總表】中R表示擬合優度，值越接近1表示模型越好 。
