1）准备分析数据
在spss数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地，它们对应的分级数值可以在spss数据编辑窗口中通过计算产生。
2）启动线性回归过程
单击spss主菜单的逗analyze地下的逗regression地中逗linear地项，将打开线性回归过程窗口。
3) 设置分析变量
设置
因变量：用鼠标选中左边变量列表中的逗[y]地变量，然后点击逗dependent地栏左边的向右拉按钮，该变量就移到逗dependent地因变量显示栏里。
设置
自变量：将左边变量列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地变量，选移到逗independent(s)地自变量显示栏里。
设置
控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。
选择标签变量: 选择为标签变量。
选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。
4）回归方式
预报因子变量是经过
相关系数法选取出来的，在
回归分析时不做筛选。因此在逗method地框中选中逗enter地选项，建立全
回归模型。
5）设置输出统计量
单击逗statistics地按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：
①逗regression coefficients地
回归系数选项：
逗estimates地输出回归系数和相关统计量。
逗confidence interval地回归系数的95%
置信区间。
逗covariance matrix地回归系数的方差-协方差矩阵。
选择逗estimates地输出回归系数和相关统计量。
②逗residuals地
残差选项：
逗durbin-watson地durbin-watson检验。
逗casewise diagnostic地输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：
逗outliers outside standard deviations地选择标准化残差的
绝对值大于输入值的观测量；
逗all cases地选择所有观测量。
提交执行
在主对话框里单击逗ok地，提交执行，结果将显示在输出窗口
回归模型统计量：r 是相关系数；r square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；adjusted r square 调整后的判定系数；std. error of the estimate 估计标准误差。