Внимание: Уравнения регрессии считаются только при вычислениях коэффициентов корреляции Пирсона. При вычислении корреляций Спирмена эта опция окна настроек игнорируется
| 
|
| Все корреляции | Только достоверные |
| Обозначения: N- число наблюдений R –коэффициент корреляции Р – доверительный уровень |
В левом верхнем углу таблицы результатов показано количество статистически значимых прямых, обратных корреляций и их общее число.
Вычисление корреляций осуществляется по принципу «каждая переменная с каждой». Результат выводится только один раз. Поэтому взаимосвязи последних переменных как бы размазаны по всей таблице. В приведенном примере корреляция POL – VOZRAST есть вначале таблицы, поэтому корреляция VOZRAST – POL не приводится.
Внимание: Если установлена опция выводить только достоверные корреляции, а их нет, таблица результатов будет пустой.
По результатам можно построить график взаимосвязей.
Внимание: Вне зависимости от настроек на графике будут отображены только достоверные корреляции (a-уровень обычно принимается равным 0,05 или 0,01). Если a-уровень не указан, он принимается равным 0,05.
На графике красным цветом и пунктиром отмечены отрицательные связи, черным цветом и прямыми линиями – положительные.
График можно сохранить в формате Windows BITMAP (*.bmp) или скопировать его в буфер обмена для последующей вставки в другие программы.
Внимание: Число переменных на графике не должно превышать 30. Иначе на графике они будут сливаться и график утратит информативность.
Внимание: Все названия переменных для графика берутся из базы данных. Поэтому рекомендуется называть переменные по-русски и одним или двумя словами.
Множественная регрессия
Необходимо выбрать пункт меню "Статистика→Множественная регрессия" или нажать кнопку 
.
Внимание: Для анализа следует использовать только количественные переменные.
Таблица результатов выглядит следующим образом
| Beta | B | Ошибка B | T | p | |
| Константа | -0,14438 | ||||
| POL | 0,477863 | 1,501299 | 0,272995 | 5,499373 | |
| VOZRAST | 0,230028 | 0,204517 | 0,077257 | 2,647229 | 0,009472 |
| E | -0,09659 | -0,03945 | 0,035486 | -1,11158 | 0,269065 |
| N | 0,091918 | 0,047624 | 0,045021 | 1,057812 | 0,292768 |
| NEVROZ | 0,009348 | 0,016204 | 0,150626 | 0,107581 | 0,91455 |
| Бета- коэффициенты | Коэффициенты B | Ошибка коэффициентов B | Т критерий | Р | |
| Коэфф. детерминации | 0,310677 | ||||
| Коэфф. корреляции | 0,557384 | ||||
| Дисперсия регрессии | 11,28934 | ||||
| Остаточная дисперсия | 1,291161 | ||||
| F - критерий | 8,743553 | F- критерий уравнения | |||
| p | 0,000001 | Достигнутый уровень значимости | |||
| Ошибка регресии | 1,136293 |
Таким образом суммарное уравнение выглядит следующим образом:
L=1,501299*POL+0,204517*VOZRAST-0,03945*E+0,047624*N+0,016204*NEVROZ-0,14438
Внимание: В модель включаются все переменные, находящиеся в закладке «Выборка», за исключением независимой переменной. Поэтому для улучшения прогноза рекомендуется предварительно воспользоваться обычным корреляционным анализом и выбрать для прогноза только те переменные, которые влияют на результативный признак.