1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。在功能栏中点击【转换-计算变量】。接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。
2、数据回归分析做法如下：根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程。求出合理的回归系数。进行相关性检验，确定相关系数。在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间。
3、选择菜单栏的“数据分析”--“回归”。具体操作如附图所示。5步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p0.001则极端显著，如果0.001p0.01非常显著，0.01p0.05则一般显著，p0.05则不显著。
首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。然后在打开的窗口中，将因变量和自变量分别放入相应的框中，如下图所示。接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。
打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击【打开】，选择文件。打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。
方法1 数据明显线性相关时，点击【分析】－【回归】－【线性】。选择自变量和因变量，点击【确定】。在输出窗口中即可打看到线性回归的结果。方法2 切换数据，点击菜单栏【分析】－【回归】－【最优标度】。
打开excel界面。输入数据表格。点击 数据--数据分析。弹出的窗口中点回归，确定。分别选择X与Y输入区域，再选择一个空白处为输出区域。得出结果如下。对结果进行分析：排除变量X1和X2，p值小于0.001，可见X3对Y值有显著性影响。最后得到回归方程：Y＝217857+0.792857*X3。
选择菜单栏的“数据分析”--“回归”。具体操作如附图所示。5步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p0.001则极端显著，如果0.001p0.01非常显著，0.01p0.05则一般显著，p0.05则不显著。
首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。
首先输入两列数据，如图。选择“工具”——“数据分析”——“回归”，出现一个对话框，做如下设置：点击“确定”后，会出现一大串数据。
建立Excel表格。单元格A┃单元格B┃单元格C y ┃ x1 ┃ x2 12 ┃ 15 ┃ 100 16 ┃ 15 ┃ 200 26 ┃15 ┃ 400 。。在主菜单中选择《数据》，再选择《数据分析》，再选择《回归》确定。
用excel做回归分析需要进入软件之后点击工具，选择宏菜单下的数据分析，点击回归分析即可。excel中点工具，里面的加载宏，勾上分析工具库，加载好后，工具里面会有一个数据分析 找到分析工具库，做回归分析，在x值的选择上，选取多区域的就是多元回归了，这个是线性的回归。
1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。在功能栏中点击【转换-计算变量】。接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。
2、点击【分析】－【回归】－【曲线估算】。设置因变量和变量，选择估算的模型，点击【确定】。在输出窗口中即可看到曲线估算的结果。
3、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。然后在打开的窗口中，将因变量和自变量分别放入相应的框中，如下图所示。接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。
4、打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击【打开】，选择文件。打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。
5、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。
在进行回归分析时，有多种方法可以改变数据的方式。以下是一些常见的方法： 数据转换：对原始数据进行转换，以使其更符合正态分布或其他假设。常见的转换方法包括对数转换、平方根转换、倒数转换等。这些转换可以帮助消除数据的偏态性或异常值的影响。
对数据进行转换：如果数据分布不均匀或者有偏态，可以对数据进行对数、平方根、指数等转换方式，使其更符合回归模型的假设条件。
数据转换：我们可以对自变量或因变量进行数据转换，如对数转换、平方根转换等，以改变其分布特性，从而影响回归系数。 添加交互项：在模型中添加自变量的交互项可以改变回归系数。例如，如果我们有两个自变量A和B，我们可以添加一个交互项A*B，这可能会改变A和B各自对因变量的影响。
数据回归分析是不容修改的。不能看那个数据不合理就随意更改增大或减小，但做了大量的重复实验后，对于实验中所出现的个别明显异常数据结果可以进行剔除但原始资料不能变，这样就可以提高分析结果的精度。这样做所冒的风险犯错的概率为，剔除的数据个数实验总数据个数。
OLS（普通最小二乘法）：OLS是回归分析中最基本的方法。它的主要特点是假设误差项具有恒定方差，即方差不随解释变量的改变而改变。使用OLS估计参数时，会把每个样本点的误差平方相加，得到最小化误差平方和的参数值。
线性回归是一种用于预测连续变量的统计学方法。它基于自变量（解释变量）和因变量（响应变量）之间的线性关系。
方法：打开excel界面。输入数据表格。点击 数据--数据分析。弹出的窗口中点回归，确定。分别选择X与Y输入区域，再选择一个空白处为输出区域。得出结果如下。对结果进行分析：排除变量X1和X2，p值小于0.001，可见X3对Y值有显著性影响。最后得到回归方程：Y＝217857+0.792857*X3。
首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。
选择菜单栏的“数据分析”--“回归”。具体操作如附图所示。5步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p0.001则极端显著，如果0.001p0.01非常显著，0.01p0.05则一般显著，p0.05则不显著。
建立Excel表格。单元格A┃单元格B┃单元格C y ┃ x1 ┃ x2 12 ┃ 15 ┃ 100 16 ┃ 15 ┃ 200 26 ┃15 ┃ 400 。。在主菜单中选择《数据》，再选择《数据分析》，再选择《回归》确定。
首先输入两列数据，如图。选择“工具”——“数据分析”——“回归”，出现一个对话框，做如下设置：点击“确定”后，会出现一大串数据。
进行回归分析 将您要分析的数据输入到表格中。至少应当输入两列数字，分别代表 Y 输入值和 X 输入值的范围。Y 输入值代表因变量，X 输入值代表自变量。打开回归分析工具。 如果您的 Excel 显示的是菜单条，则点击“数据”，找到“分析”部分，点击“数据分析”，从工具列表中选择“回归”。