这个做多元线性回归好了，其实是二元线性回归，自变量2个A和B，因变量C。
一元线性回归方程y=ax+b，系数a＞0，y与x正相关，x高时，y高，x低时，y低，a＜0相反。
二元线性回归方程是y=ax1+bx2+c，x1，x2对应本题的A、B变量。
如果系数a,b都是正的，那么就是A高B高时，C也会高；
如果系数是负值，那么就A高B高时，C会低；
如果系数a为正，b为负，那么A高，B低，C会高，但A低B高，效应相减，C的高低就难确定了。
同理A为负，B为正的情况。
操作步骤：分析-回归-线性，C为因变量，A，B为自变量，如果anova表的P值小于0.05，回归方法成立，可以按以上步骤进行。
如果大于0.05，说明线性模型不成立，那就需要考虑非线性模型进行相关分析啦，道理一样。
在spss设置变量时不用管这个，是在做统计计算时，将自变量、因变量放入各自的变量框就行，某个变量，你放入自变量框就是自变量
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