SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<005一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<005,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
希望对您有用

这种树状聚类结果的解释并不是唯一的，这个首先要明白，因此需要结合你的专业能够合理解释的类别数来归类
从这个图中可以看出，从小类的开始看起，首先是6和8是一类，5和7是一类，3单独一类，4单独一类，1和2是一类，
然后再高一层次看起4和5、7是一类， 6、8和457又属于一类，而3和68457又属于一类，1和2是单独一类
所以结果可以看成两类，分别是12和347586
也可以看成是三类，分别是12、3、47586
也可以看成四类，分别是12、3、68、457
至于你选哪个合理 要看你的专业怎么解释合理

看spss主成分分析结果图方法。
1、分析数据依次单击spss的分析降维因子分析。
2、降维分析接着，将评价员工能力的五个指标变量添加到变量选项框。
3、变量设置接着，进行分析方法的设置。点击描述分析，在d出的描述分析设置上，勾选相关性矩阵中的系数。

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