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表4.6表明利用数据全部引入法，将数据引入SPSS软件。
序号 变量输入 变量输出 方法
1 人均可支配收入X（元） . 确定
表4.6 回归分析数据
a 引入所有数据
b 变量: •人均可支配收入X（元）
表4.7显示了相关系数R=0.923，可决系数R2=0.912，调整可决系数R2=0.874，估计标准差=876.53。
序号 相关系数R 可决系数R2 调整可决系数R2 误差估计
1 0.923(a) 0.912 0.874 876.53
a 预测因子（常量）:人均可支配收入X（元）
b 因变量: 房地产价格Y（元）
表4.7 回归分析模型总结(b)
表4.6是方差分析表，其中，回归方程的显著性检验统计量F=62.103。检验P=0.000<0.05，拒绝H0，房地产价格Y与居民可支配收入X之间无线性回归关系，接受H1，房地产价格Y与居民可支配收入X之间具有线性回归关系。
回归平方和SRR=46193682.408，残差平方和SSE=4627463.467，总偏差平方和SST=48709145.875，他们相对应得自由度分别为1，6，7，回归平均方差MSR=46193682.408，残差平均方差MSE=742910.578。
序号 平方和 系数 均方 F 集合
1 回归 46193682.408 1 45191682.408 62.103 0.000(a)
残值 4627463.467 6 742910.578
合计 48709145.875 7
a 预测因子（常量）:人均可支配收入X（元）
b 因变量: 房地产价格Y（元）
表4.6 方差分析表(b)
表4.7显示了回归分析中的系数。其中，常数项=3830.623，X的系数为0.113，X的标准化回归系数=0.935，回归系数T检验值=7.547，分析结果与EXCEL软件所得出的分析结果相似，两者都表明，居民可支配收入X对于房地产价格Y有着显著的影响。
序号 非标准系数 标准系数 t 集合
B 误差 β
1 常数 3830.623 553.627 6.965 0.000
人均可支配收入X（元） 0.113 0.026 0.935 7.547 0.000
a 预测因子（常量）:人均可支配收入X（元）
b 因变量: 房地产价格Y（元）
表4.7 回归分析表(b)
根据SPSS软件分析结果，R2=0.912，调整后的R2=0.874，方程拟合效果较好。F=62.103通过了1%的显著性检验。居民可支配收入各系数也均显著不为零。所以，模型拟合度比较好。这也说明居民可支配收入与房地产价格之间是具有相关性的关系。由于进行的是一元线性回归分析，实际说明，居民可支配收入每增加一个百分点，房地产价格也随之增加了β2个百分点。房地产价格对居民可支配收入的弹性均为正值，这反映了居民可支配收入对于房地产价格起着推动作用。与其他学者所得出的结论相一致。
根据SPSS软件进行的以上海为例的实证分析，可以直观地分析得到，上海市居民可支配收入对于房地产价格成正比增长。