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回归分析是研究定量数据之间的影响关系情况，通常回归分析是放在相关关系分析之后。

针对回归分析：首先要F 检验，如果F 值右上角有*号，说明回归分析通过F 检验，即说明这个回归分析有意义可以做。然后通常需要看以下几个指标：R 2这个值在0~1之间，越大越好，它代表回归方程模型拟合的好坏，如果为0.5，说明有50%的点的都掉在回归方程上面，这个值没有好坏之分，一般只是希望越大越好。同时VIF值代表多重共线性，所有的VIF值均需要小于10，相对严格的标准是小于5。

接着分析具体X对Y的影响关系，首先判断有没有呈现出显著性，即p 值是否小于0.05，如果P

回归研究X对Y的影响；这里的X通常是定量数据，而非定类数据。如果X为定类数据，此时一般是作为控制变量(可能对模型有干扰因而放入的项)，即放入模型，但并不对其进行分析。如果X为定类数据，而且还一定要分析它对Y的影响，此时应该进行虚拟变量（也称哑变量）【SPSSAU中的生成变量功能可进行设置】设置后再放入。

似想X如果为定类数据比如性别；Y为满意度；如果X呈现出显著性，即“越性别，越满意”这样的结论完全让人匪夷所思。所以以下建议：

如果X为定类数据，直接放入模型时，一般是不会对其进行分析，而仅仅是作为控制变量(可能对模型有干扰因而放入的项)放入就好。

如果X为定类数据，并且想分析X对Y的影响；比如相对于男性，女性有没有满意度更高。此时则需要进行虚拟变量（也称哑变量）【SPSSAU中的生成变量功能可进行设置】设置。

关于虚拟变量的更多理论知识，建议参考：

https://www.spssau.com/helps/otherdocuments/dummy.html

http://wiki.mbalib.com/wiki/%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%8F%98%E9%87%8F