我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：
1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。
2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。
3、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。
4、把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。
5、然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。
6、最后即可看到新增的变量，新增模型。
注意事项：
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2024-05-06
1.打开数据：
在 SPSS 中打开你的数据文件。
2.选择分析：
在菜单栏中选择“分析（Analyse）” > “回归（Regression）”。
3.选择回归：
在弹出的回归分析对话框中，选择“线性（Linear）”回归。
4.选择自变量：
将你希望作为自变量的变量移动到“自变量（Independent(s)）”框中。你可以点击“选取（Select）”按钮或直接拖动变量到框中。
5.选择因变量：
将你希望作为因变量的变量移动到“因变量（Dependent）”框中。
6.设置方法：
点击“方法（Method）”选项卡，选择“逐步（Stepwise）”方法。你也可以选择其他的方法，如“向前（Forward）”或“向后（Backward）”。
7.点击确定：
点击“确定（OK）”按钮开始执行回归分析。
8.解释结果：
SPSS 将输出逐步回归分析的结果，包括模型系数、拟合指标（如R方值）、自变量的标准化系数等。你可以根据这些结果来评估模型的质量和自变量的影响。
在 SPSS 中打开你的数据文件。
2.选择分析：
在菜单栏中选择“分析（Analyse）” > “回归（Regression）”。
3.选择回归：
在弹出的回归分析对话框中，选择“线性（Linear）”回归。
4.选择自变量：
将你希望作为自变量的变量移动到“自变量（Independent(s)）”框中。你可以点击“选取（Select）”按钮或直接拖动变量到框中。
5.选择因变量：
将你希望作为因变量的变量移动到“因变量（Dependent）”框中。
6.设置方法：
点击“方法（Method）”选项卡，选择“逐步（Stepwise）”方法。你也可以选择其他的方法，如“向前（Forward）”或“向后（Backward）”。
7.点击确定：
点击“确定（OK）”按钮开始执行回归分析。
8.解释结果：
SPSS 将输出逐步回归分析的结果，包括模型系数、拟合指标（如R方值）、自变量的标准化系数等。你可以根据这些结果来评估模型的质量和自变量的影响。
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