spss进行线性回归分析时,相关系数都符合,但是显著性不符合,如何调整

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?
线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度.但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量.或者在自变量多的情况下,用逐步回归的方法,提取出与因变量相关最大的自变量.
再问： 多谢你的回答！！！已经尝试换了很多数据可是就是不行，另外自变量与自变量之间有偏相关性说明什么问题能不能请问一下？？线性回归分析做好的方法是逐步回归法吗？？跪谢你的回答~~！！
再答： 偏相关系数不能说明什么问题啊，我们在做实证就是做回归等等方法的时候，一般就看中三点，一是相关系数，看因变量和自变量是否相关。二是拟合优度（R平方），看回归方程拟合的好不好，一般0.8以上就算拟合的比较好了。三是自变量的系数对于因变量是否显著啦，P值小于0.05就说明自变量对于因变量是显著的。如果自变量的P值都比0.05大，那就说明自变量对于因变量是不显著的，这个自变量就没什么意义啦，所以如果变量比较多的情况下，还是做一下逐步回归吧，如果变量比较少，做逐步回归就会导致最后有可能只剩下一个变量。逐步回归就是一个模型优化的过程，更加能解释自变量和因变量之间的关系，一般回归之后效果不好都要逐步回归来优化你的线性模型的。