首先，在SPSS中完成多元线性回归的基本操作后，可以通过添加新的变量或者调整现有变量来重新运行回归模型。例如，可以尝试引入交互项、平方项等非线性因素，观察系数的变化情况。如果主要变量的显著性和方向没有发生重大改变，则说明模型具有较好的稳定性。
其次，还可以通过改变样本子集来进行稳健性检验。比如，随机抽取部分数据作为训练集，其余部分作为验证集，分别构建并比较两个子集上的回归结果。此外，也可以按照不同的分类标准（如性别、年龄组别等）对样本进行分组，然后对每组独立地执行回归分析，检查各组之间是否存在显著差异。
另外，考虑到可能存在异常值的影响，可以利用Cook距离等方法识别出可能影响模型拟合效果的数据点，并对其进行处理后再进行回归分析。同时，也可以采用稳健估计方法，如最小绝对偏差法(MAD)代替普通最小二乘法(OLS)，以减少极端值对最终结果的干扰。
最后，为了进一步提高结果的可信度，建议将上述多种策略结合起来使用，并详细记录每次实验的具体步骤与发现。这样不仅可以帮助我们更好地理解数据背后的真实关系，还能有效提升整个研究工作的科学性和严谨性。
