深入探索数据之间关系的线性回归，我们以一公司员工薪资为例，通过散点图和相关系数揭示了工资与初始工资、教育程度和工作经验之间的关联。有趣的是，工作时间似乎对薪资的影响并不显著。
进行F检验和t检验双重验证，结果显示模型具有高度统计意义，回归系数稳健，证明了初始工资、教育程度和工作经验在工资决定中的关键作用。尽管VIF值显示工作经验可能存在轻微共线性，但总体上可接受，需要进一步细致处理以确保模型的精确性。
评估模型效果
衡量模型的解释力，R方达到0.973，这意味着97.3%的工资变化可通过这三个变量解释。调整R方则考虑了模型中自变量的数量，为0.965，这显示模型在调整变量数量后仍保持高效。D-W值为0.438，表明数据存在轻微自相关性，但鉴于非时间序列数据，我们暂不作过多考虑。
残差分析显示，模型产生的误差呈现正态分布，这是良好模型的重要标志。回归分析揭示出工资公式为：工资 = 初始工资 + 教育程度 - 工作经验，其中工作经验的影响最为显著。
可视化支持
coefPlot图生动地展示了每个自变量对工资预测的重要性，强化了上述结论。通过SPSS的多元线性回归分析，我们得以清晰地看到这些变量如何协同作用，影响员工的薪资水平。
总的来说，对这一公司员工薪资影响因素的深入分析，为我们提供了宝贵的数据见解。如果你也想亲自动手实践，可以访问在线SPSS分析工具，轻松上手进行相关分析和回归操作。