在SPSS线性回归分析中，要查看显著性结果，首先关注F检验的P值。若P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝回归系数为0的原假设，模型基本满足要求。
其次，查看变量共线性表现，VIF值全部小于10（严格为5）则说明模型没有多重共线性问题。
最后，关注系数表中的B列，正系数表示自变量与因变量正相关，负系数表示负相关，系数绝对值越大，影响越大。这些步骤能帮助你理解SPSS线性回归分析的显著性结果。
SPSS相关性分析的r值和p值反映了两个变量之间的线性关系及其显著性，在进行统计分析时非常重要。
r值的范围在-1到1之间，接近1表明两个变量之间存在强正相关关系，接近-1则表明存在强负相关关系，接近0则表明两个变量之间不存在线性关系。
p值则用于检验相关系数的显著性，其值小于0.05则表明有统计显著性，即两个变量之间的关系不是由于偶然误差造成的。因此，在解读SPSS相关性分析结果时，应该同时考虑r值和p值的大小，以对两个变量之间的相关关系做出准确的判断。
spss计算各年龄段人数方法：方法一：第一步点击转换，第二步点击对各案内的值计数，第三步首先定义一个新变量，然后将年龄变量选入，第四步点击定义值，第五步在定义值中确定20至30的范围，之后自动生成新的变量，凡在20至30范围内的值为1，否则值为0，第六步用频率或者描述性统计，得出新变量的合计便是20至30年龄段的人数；方法二：第一步点击数据，第二步点击选择个案，第三步点击如果条件满足，输入表达式，如果年龄等于30并且年龄等于20，即可将20至30年龄段的数据筛选，第四步对年龄变量做频率即可。