原标题：多重线性回归的结果解读和报告(SPSS实例教程)
之前我们推送了“”，介绍了在应用多重线性回归模型之前所需要满足的8个适用条件，简单概括如下：
(1) 自变量与因变量存在线性关系；
(2) 残差间相互独立；
(3) 残差服从正态分布；
(4) 残差具有方差齐性；
(5) 因变量为连续变量；
(6) 自变量为连续变量或分类变量；
(7) 自变量间不存在多重共线性；
(8) 样本量应为自变量的20倍以上。
同时我们也结合实际的研究数据，介绍了如何在SPSS中进行多重线性回归的操作。面对SPSS结果输出中众多的表格，很多时候会感觉一头雾水，不知所云，接下来我们将对多重线性回归的输出结果进行详细的解读。
一、模型条件验证
首先我们需要对上述的8个条件进行验证，来确保最终建立的回归模型有效。在上一期的内容里，我们通过观察数据结构进行了初步的判断，数据已经基本满足了条件(5) (6) (8)的要求，下面我们将对其他条件来进行一一验证。
1. 验证各个自变量与因变量存在线性关系
在结果输出的Charts部分，Partial Regression Plot输出了每个自变量与因变量之间形成的散点图，由散点图可以判断自变量age，weight及heart_rate与因变量VO2 max之间均呈现一定的线性关系，满足条件(1)。由于自变量gender为二分类变量，因此可以不用考察其与因变量VO2 max的线性关系。