回归分析的核心目的是探究影响因素以及进行预测。通过构建线性函数，线性回归分析旨在研究预测指标（自变量）对结果变量（因变量）预测效果的程度。而多元线性回归分析，作为一种统计学方法，专注于探究一个连续性因变量与多个自变量之间的线性关系。
多元线性回归方程可以表示为 Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a代表截距，b代表变量回归系数（即直线的斜率），e代表误差项。通过提供预测变量（s），线性回归能够预测目标变量的值。
在进行影响因素的探讨研究中，通常需要进行回归分析，尤其是多因素回归分析。线性回归分析包括线性回归、Logistic回归和Cox比例风险模型，分别适用于定量数据、分类数据和带有结局的生存时间资料。在本案例中，由于数据为定量数据，且结局变量为连续性变量，因此我们选择了多元线性回归方法。
原始数据
SPSS分析
分析结果描述
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