调查不同人群对于创业方面的想法，其中认为也许影响“创业可能性”分为“科技发展”，“社会资源”和“教育水平”共3个维度，其三个维度下的分析项都是量表题，以及创业可能性也是由量表题构成，案例数据中还包括基本个体特征比如性别、年龄等，数据样本为200个。此案例主要分析目的是研究科技发展、社会资源以及教育水平对于创业可能性的影响。

一般回归分析前需要对数据的基本关系进行查看，比如相关关系、线性关系等，该案例已符合分析条件，直接对结果进行说明，其中包括模型效果以及模型结果两大部分。具体如下：

另外，模型中包括性别、年龄控制变量，控制变量指可能干扰模型的项，比如年龄，学历等基础信息。从软件角度来看，并没有“控制变量”这样的名词。“控制变量”就是自变量，所以直接放入“自变量X”框中就好。 另外，控制变量一般是定类数据，理论上控制变量需要作“虚拟(哑)变量”设置，但实际研究中很少这样做而是直接放入模型中，可能原因是“控制变量”并非核心研究项，所以不用考虑太过复杂。

从上表可以看出，离差平方和为162.149，残差平方和为152.062，而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中，统计量F=2.574，对应的p值小于0.05，被解释变量的线性关系是显著的，可以建立模型。建立模型后，需要查看模型拟合优度是否可以，其中就可以查看R方与调整R方值。

从上表可知，将社会资源, 教育水平, 科技发展作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型R方值为0.062，调整R方为0.038，其中R方是决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。调整R方也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²更为准确。意味着社会资源, 教育水平, 科技发展可以解释创业可能性的6.2%变化原因。可见，模型拟合优度一般，说明被解释变量可以被模型解释的部分较少。接下来查看变量是否具有多重共线性。

补充说明：

R平方值表示模型拟合能力的大小，比如0.3表示自变量X对于因变量Y有30%的解释能力。这个值介于0~1之间，越大越好。但实际研究中并没有固定的标准，有的专业0.1甚至0.05这样都可以，但有的专业却常常出现0.8以上。一般情况下只需要报告此值即可，不用过多关注其大小，原因在于多数时候我们更在乎X对于Y是否有影响关系即可。

VIF值用于检测共线性问题,一般VIF值小于10即说明没有共线性(严格的标准是5)，有时候会以容差值作为标准,容差值=1/VIF，所以容差值大于0.1则说明没有共线性(严格是大于0.2)，VIF和容差值有逻辑对应关系,因此二选一即可,一般描述VIF值。在【线性回归】分析时,SPSSAU会智能判断共线性问题并且提供解决建议。 结果中可以看出，变量的VIF值均小于5，所以此案例不存在多重共线性的问题。

但是如果存在多重共线问题，建议三种解决方法一是使用逐步回归分析（让模型自动剔除掉共线性过高项）；二是使用岭回归分析（使用数学方法解决共线性问题），三是进行相关分析，手工移出相关性非常高的分析项（通过主观分析解决），然后再做线性回归分析。

回归的中间过程包括F检验、拟合优度、多重共线性以及自相关性，这些都是在分析前需要进行观测与分析的，接下来将从模型公式、分析结果、影响关系大小以及其它方面进行对模型结果的阐述。

从上表可知，将教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：创业可能性=2.114 + 0.251*教育水平 + 0.026*社会资源 + 0.013*科技发展-0.172*性别 + 0.024*年龄。

最终分析可知：教育水平的回归系数值为0.251(t=2.934，p=0.0040.05)，意味着社会资源并不会对创业可能性产生影响关系。科技发展的回归系数值为0.013(t=0.140，p=0.889>0.05)，意味着科技发展并不会对创业可能性产生影响关系。 性别的回归系数值为-0.172(t=-1.212，p=0.227>0.05)，意味着性别并不会对创业可能性产生影响关系。年龄的回归系数值为0.024(t=0.297，p=0.767>0.05)，意味着年龄并不会对创业可能性产生影响关系。 总结分析可知：教育水平会对创业可能性产生显著的正向影响关系。但是社会资源, 科技发展, 性别, 年龄并不会对创业可能性产生影响关系。

如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，建议可使用标准化系数值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。上图所示，回归方程的常数项约为2.114，教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄的标准化系数分别为0.218、0.022、0.011、-0.085、0.021。可以看出模型中教育水平对创业可能性影响较大。

除此之外，SPSSAU还提供了线性回归分析结果-简化格式以及coefPlot。

coefPlot展示具体的回归系数值和对应的置信区间，可直观查看数据的显著性情况，如果说置信区间包括数字0则说明该项不显著，如果置信区间不包括数字0则说明该项呈现出显著性。所以上图中只有教育水平不包括0，呈现显著性。

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