在我们的SPSS多重线性回归实例教程中，我们明确了进行此类分析前需要满足的8个关键条件：线性关系、独立残差、正态分布、方差齐性、连续或分类自变量、无多重共线性，以及样本量要求。接下来，我们将深入解读SPSS输出结果。
首先，我们检查模型的条件。自变量age、weight和heart_rate与因变量VO2 max的线性关系在散点图中清晰可见（条件1）。残差独立性通过Durbin-Watson值的接近2得到验证（条件2）。正态分布通过标准化残差的直方图和正态概率图确认（条件3）。方差齐性通过标准化残差与预测值的散点图观察（条件4）。自变量间的共线性，通过相关系数和共线性诊断统计量显示，不存在严重问题（条件7）。
模型结果解读中，我们评估了模型的拟合度，如复相关系数R（衡量自变量与因变量的关联）、决定系数R2（解释的变异比例）和校正R2。方差分析显示回归模型整体意义显著（条件8）。偏回归系数检验确认各个自变量的统计显著性。
回归模型的最终解释，如年龄对VO2 max的影响，可通过公式给出。最后，通过这些结果，我们构建了一个可以预测和解释VO2 max的模型，并展示了如何在实践中应用。
在深入理解多重线性回归后，我们鼓励读者思考如何利用这个工具进行预测，以及在实际研究中的应用。想了解更多统计分析技巧和医疗研究动态，请关注医咖会官网。