很多人在做分析的时候，遇到的最大的困难不是不知道怎么分析，而是不知道如何解读。下面就来简单介绍下回归分析结果如何解读。
工具/原料
SPSSAU
data
方法/步骤
1、使用SPSSAU，点击【通用方法】--【线性回归】进行分析，得到如下结果
2、第一步：首先对模型整体情况进行分析包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。由上图可知，喋碾翡疼模型R²值牾肟甘道为0.401，意味着平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。回归模型通过F检验(F=49.628，P<0.05)，说明至少一个变量会对满意度产生影响关系。
3、第二步：分析X的显著性分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。可以看到，四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05，说明X对Y均有显著性影响关系。
4、第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值僭轿魍儿为正数则说明X对Y有正向影响芟坳葩津，为负数则说明有负向影响。通过回归系数来看，模型中四个解释变量的B值分别为0.10.150、0.270.079。说明平台交互性，教学资源，课程设计，课程实施对满意度均呈现出显著的正向影响关系。
5、第四步：写出模型公式模型公式为：满意度=1.600+0.110*平台交互性+0.150*教学资源+0.271*课程设计+0.079*课程实施
6、第五步：对分析进行总结SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果，具体分析如下：
