在SPSS中进行回归分析后，你需要根据分析结果来得出结论。回归分析通常用于研究自变量和因变量之间的关系，以及预测因变量的变化。以下是可能的结论类型，取决于你分析的情况和结果：
1. **统计显著性：** 首先，检查回归模型的统计显著性。这通常涉及到回归模型的整体显著性检验（如F检验）和各个自变量的显著性（如t检验）。如果整体模型和自变量的p值低于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为模型是显著的。
2. **回归系数：** 分析每个自变量的回归系数。正系数表示因变量随着自变量的增加而增加，负系数表示因变量随着自变量的增加而减少。系数的大小和统计显著性都需要考虑。
3. **解释力：** 通过判断R方值来评估回归模型的解释力。R方值表示因变量变异中能够由模型解释的比例。高R方值表示模型能够很好地解释因变量的变异。
4. **残差分析：** 分析模型的残差。残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。检查残差是否随机分布，是否满足正态分布假设。
5. **预测能力：** 如果你的目的是预测，可以利用模型来进行新数据点的预测，评估模型的预测能力。
6. **变量重要性：** 如果使用了多个自变量，可以评估各个自变量的相对重要性，看哪些自变量对因变量的解释更为重要。
7. **实际含义：** 最后，解释回归模型的结果和变量之间的关系。你可以用非技术性的语言，让非专业人士理解模型的实际含义。
总之，根据具体的情况，回归分析的结论可能包括模型的显著性、自变量的影响、预测能力等多个方面的内容。结论应该清晰、准确地总结分析的结果，并提供相关的解释。
R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。
