两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。
案例
研究并讨论对10名干部的满意度和其多个指标之间是否显著存在多元线性关系
数据
10名员工的6项指标示数
数据分析
H0：对10名干部的满意度和其5项指标之间不存在显著多元线性关系；
H1：对10名干部的满意度和其5项指标之间存在显著多元线性关系；
执行：analyze/regression/linear，并将满意度放入dependent中，将其他的五项指标放入independent中，确定得到下列各图：
调整R方结果
这里的R方的结果为0.525，证明这个方程的拟合度并不是很好；
方差分析结果
由方差分析可知：在假设满意度与五项指标并没有显著性线性关系的情况下，F=2.99，P=0.156，大于显著性水平0.05，也就是说，我们需要接受原假设，拒绝对立假设，即：对10名干部的满意度和其5项指标之间不存在显著多元线性关系。我们可以继续看看一看每一个指标的细致描述：
多指标系数及相伴概率
数据显示，相伴概率均大于显著性水平，与上方方差分析结果一致，接受原假设，自变量和因变量之间不存在多元线性回归关系。
本编学习内容数据和案例均来自于清华大学出版社·倪雪梅·《精通spss统计分析》
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