线性回归分析是统计学中常用的分析方法，用于研究自变量与因变量之间的线性关系。以下是使用SPSSAU(在线SPSS)进行线性回归分析的一般步骤：

1. 准备数据

按普通数据格式录入数据：每行是一个个案(样本)，每列是一个变量

因变量要求

：必须是定量数据(连续变量)

自变量要求

：可以是定量数据或定类数据对于分类数据(定类变量)，需先通过SPSSAU的【数据处理】→【生成变量】模块进行哑变量处理数据检查：确保数据完整无误，识别并处理缺失值和异常值

2. 线性条件判断

检查自变量与因变量间是否存在线性相关关系(基础条件)判断方法：绘制各自变量与因变量的散点图，观察是否有线性趋势进行线性相关分析，利用相关系数进行判断如果发现非线性关系：考虑对数据进行转换或使用曲线回归分析

3. 建立线性回归模型

一元线性回归

：只有一个自变量时使用

多元线性回归

：有多个自变量时使用在SPSSAU中可选择不同回归方法：【线性回归】模块：使用"进入法"(所有自变量同时进入模型)【逐步回归】模块：使用"逐步法"(自动筛选显著的自变量)【分层回归】模块：使用"分层法"(区分研究变量和控制变量)

4. 模型检验与评价

模型整体显著性检验

：判断模型是否有效主要看F检验的p值

回归系数显著性检验

：判断各自变量对因变量的影响是否显著主要看t检验的p值

模型拟合优度评价

：使用R²(决定系数)或调整后R²R²值没有固定标准，需结合行业经验或文献资料评判

5. 残差及共线性诊断(后验分析)

残差诊断

：正态性检验：残差是否服从正态分布等方差性检验：残差方差是否恒定独立性检验：残差是否相互独立

共线性诊断

：检查自变量间是否存在多重共线性问题常用指标：VIF(方差膨胀因子)

异常值检测

：识别对模型影响较大的异常样本

6. 结果报告与应用

构建回归方程比较各自变量的影响大小结合专业知识解释分析结果撰写分析报告

在SPSSAU(网页SPSS)平台上，这些分析步骤都可以通过直观的界面操作完成，系统会自动生成详细的统计结果和可视化图表，大大简化了数据分析的流程。