需要使用多元线性回归分析方法，其步骤如下：1.多个自变量对一个因变量的影响可以进行多元线性回归分析，同时通过回归系数和显著性检验等指标来判断各个自变量的重要性。
2.多元线性回归是一种统计分析方法，可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。
通过数据拟合，可以得到每个自变量的回归系数和显著性检验结果，以判断其对因变量的影响力大小。
3.在进行多元线性回归分析前，需要考虑是否存在多重共线性等问题，同时还需对自变量和因变量的数据进行检查、清洗和变换等预处理。
在实际应用时，还需要结合具体问题和研究目的来选择恰当的模型和变量。
在SPSS中，研究多个自变量对一个因变量的影响可以使用多元线性回归分析。具体的操作步骤如下：
在SPSS中打开数据文件，并选择“分析”菜单中的“回归”选项。
在回归对话框中，选择“线性回归”选项，并将因变量（即需要预测的变量）添加到“因变量”框中。
自变量（即预测因变量的变量）添加到“自变量”框中。
在回归对话框中，选择“统计”选项，并选择需要进行检验的统计量，例如F统计量、t统计量等。
在回归对话框中，选择“输出”选项，并选择需要输出的内容，例如回归系数、标准误差等。
点击“确定”按钮，SPSS会自动运行多元线性回归分析，并输出分析结果。
需要注意的是，在多元线性回归分析中，需要确保自变量之间不存在多重共线性（即高度相关性），否则会影响分析结果的准确性和可靠性。如果自变量之间存在多重共线性，可以通过选择适当的自变量或者采用其他回归方法来克服。
