SPSS迴歸分析結果可以通過檢查幾個關鍵指標來理解，這些指標包括：
F檢驗和P值。F檢驗用於判斷總體迴歸係數是否顯著不爲零，即自變量和因變量之間是否存在線性關係。F檢驗的P值小於0.05通常意味着模型整體上是顯著的。
R方和調整R方。R方（R-squared）顯示模型解釋的變異比例，值越接近1，表明模型擬合越好。但應注意，R方並不一定代表模型的準確性或預測能力。
VIF值。VIF（方差膨脹因子）用於檢測多重共線性問題，即自變量之間的相關性。VIF值應小於10或5，若VIF值很大，則可能存在共線性問題。
迴歸係數和T檢驗的P值。這些數據顯示每個自變量對因變量的影響程度。如果T檢驗的P值小於0.05，則認爲該自變量對因變量的影響是顯著的。
殘差分析。包括檢查殘差的正態性、異方差性等，以評估迴歸模型的合理性。
置信區間。迴歸係數的置信區間表示對迴歸係數估計的可靠性程度。如果置信區間包含零，則迴歸係數不顯著；如果不包含零，則迴歸係數是顯著的。
這些指標提供了對迴歸模型質量和結果的重要見解。