1. 打开SPSS软件，在菜单栏选择"Analyze"，然后选择"Regression"，再选择"Linear"。
2. 将需要分析的变量拖入“Dependent”（因变量）方框中，然后将自变量拖入“Independent”（自变量）方框中，可以选择多个自变量。
3. 点击"Statistics"按钮，勾选需要的统计量选项，例如标准化残差、标准化系数等。
4. 点击"Model"选项卡，选择想要的建模方法，比如全模型、向前逐步回归法等。（如果不选，默认使用全模型方法）
5. 点击"OK"按钮，SPSS将会分析数据并得到多元线性回归的结果。
6. 分析结果显示在输出窗口中，包括回归方程、回归系数、偏回归系数(t值和P值)、拟合优度（R方）、标准误差等指标，以及诊断统计信息和残差分析结果。
值得注意的是，进行多元线性回归分析前，需要对变量的正态性、相关性等进行检验，以确保模型的有效性。
进行多元线性回归分析后，需要对结果进行分析，以下是SPSS中多元线性回归结果分析步骤：
1. 查看回归模型的显著性： 通过模型显著性检验，检查回归模型是否显著。这个检验是通过判断F值是否显著来进行的，如果p值小于0.05，则认为整个模型显著。
2. 查看解释方差比例： 在“模型概括”中，可以看到样本的R方值。这个值表示模型中所有解释方差的比例。如果该值较大（例如，0.8或更高），则说明模型可以很好地解释目标变量的变化。
3. 检查系数的显著性：在“系数”部分，可以查看每个自变量的系数、标准误、t值和p值。t值表示每个系数是否显著，p值小于0.05意味着该系数显著。
4. 检查自变量之间的共线性： 共线性表示自变量之间存在高度相关。在SPSS中，可以通过查看方差膨胀因子（VIF）来确定自变量之间是否具有共线性。通常来说，VIF小于5为比较好。
5. 检查残差的正态性： 正态性假设意味着残差满足正态分布。可以通过查看残差的频率直方图和Q-Q图来判断是否符合正态性假设。
6. 查看异常值：异常值指的是与其余观测值明显不同的观测值。可以通过查看残差的散点图，或通过Cook's距离和杠杆值等指标来判断是否存在异常值。
