回归分析（多元线性回归）
方法简介：回归分析用于评估一个或多个自变量对连续型因变量的线性影响关系和预测能力。通过最小二乘法（OLS）估计回归系数，量化各自变量的影响程度。
适用场景
- 影响因素分析：探索哪些因素影响销售额、满意度、绩效等
- 预测建模：根据已知变量预测未来的结果
- 因果关系探索：验证理论假设中的因果关系
- 变量重要性排序：通过标准化系数比较不同自变量的相对重要性
使用 chatspss 进行回归分析
第一步：准备数据
上传包含因变量和自变量的数据文件（支持CSV、Excel、SPSS(.sav)、Stata(.dta)格式）。确保：
- 因变量为连续型数值变量
- 自变量可以是数值型或分类变量（系统会自动处理编码）
- 样本量建议至少是自变量数量的10-20倍
第二步：发起分析请求
在对话框中输入类似以下的指令：
"请对销售额进行回归分析，自变量包括广告投入、促销力度、产品价格"
"分析工作压力、工作负荷对工作满意度的影响"
第三步：解读结果
chatspss会自动生成标准的回归分析表格，包含：
- 回归系数(B)：自变量每变化1个单位，因变量平均变化的量
- 标准化系数(Beta)：消除量纲影响，可直接比较不同自变量的重要性
- t值和p值：检验回归系数是否显著（p<0.05表示显著）
- VIF值：诊断多重共线性（VIF>10表示严重共线性问题）
- R²和调整R²：模型对因变量的解释力度（0-1之间，越大越好）
- F检验：检验整个回归模型是否显著
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