回归分析中，SPSS中的“SIG”是显著性指标，其背后隐藏的是P值的秘密。</
P值，简而言之，是衡量一个统计摘要（如均值差异）在假设零假设成立的情况下，其观测结果与实际数据巧合或更极端情况发生的概率。当P值小于预设的显著性水平，如0.05或0.01，我们称差异为显著或极显著，意味着零假设被拒绝的可能性增大。
然而，P值的低并不直接等于原假设的正确性。实际上，它是随机变量，受样本大小和抽样误差影响，可能导致争议。在比较样本间位置时，例如SPSS中的递减检验，P值J的大小反映了单调趋势的显著性，J值越大，趋势越明显。
回归分析的核心在于建立变量间的关系模型，通过最小二乘法估计参数，同时检验这些关系的可信度。其重要环节包括：确定变量间的关系、检验关系的显著性、剔除非显著影响的自变量，以及用模型进行预测或控制。
在SPSS的回归分析中，因变量（Y）是关注的指标，而自变量（X）则是影响因素。通过工具如逐步回归、向前回归和向后回归，我们区分出显著和非显著的影响因素。
回归分析的应用广泛，从生产预测到控制过程，SPSS等统计软件使得这些复杂计算变得简便。深入理解P值和SIG对于解读回归分析结果至关重要。