SPSS多元回归分析详解：解读P值与回归系数指南——SPSS数据分析教程

在SPSS多元回归分析中，P值和回归系数是解读模型效果的关键指标。P值用于检验假设，通常以0.05为显著性水平阈值。如果回归系数的P值小于0.05，则认为该自变量对因变量有显著影响；反之，则认为影响不显著。回归系数（β）表示自变量对因变量的影响程度和方向，正值表示正向影响，负值表示负向影响，系数绝对值越大，影响越强。

例如，在某个教育研究中，若“学习时间”的回归系数为0.3，P值为0.01，说明学习时间每增加一个单位，成绩平均增加0.3个单位，且这种影响在统计上显著。而“家庭背景”的回归系数为0.1，P值为0.15，则说明家庭背景对成绩有正向影响，但不显著。通过这些指标，研究者可以更科学地评估各因素对结果的影响，为决策提供依据。