悬赏啊 spss处理关于消费者的调查-经管之家官网！

本人第一次接触spss，很菜。但先对的，大家应该也很容易回答才对^ ^
这是一个案例，不好意思，有点长。大家先看一下：
我们以SIM手机的用户满意度与相关变量的线性回归分析为例，来进一步说明线性回归的应用。从实践意义讲上，手机的用户满意度应该与产品的质量、价格和形象有关，因此我们以“用户满意度”为因变量，“质量”、“形象”和“价格”为自变量，作线性回归分析。利用SPSS软件的回归分析，得到回归方程如下：
用户满意度＝0.008×形象＋0.645×质量＋0.221×价格
对于SIM手机来说，质量对其用户满意度的贡献比较大，质量每提高1分，用户满意度将提高0.645分；其次是价格，用户对价格的评价每提高1分，其满意度将提高0.221分；而形象对产品用户满意度的贡献相对较小，形象每提高1分，用户满意度仅提高0.008分。
方程各检验指标及含义如下：
指标显著性水平意义
R20.89 “质量”和“形象”解释了89％的“用户满意度”的变化程度
F248.530.001回归方程的线性关系显著
T（形象）0.001.000“形象”变量对回归方程几乎没有贡献
T（质量）13.930.001“质量”对回归方程有很大贡献
T（价格）5.000.001“价格”对回归方程有很大贡献
从方程的检验指标来看，“形象”对整个回归方程的贡献不大，应予以删除。所以重新做“用户满意度”与“质量”、“价格”的回归方程如下：
用户满意度＝0.645×质量＋0.221×价格
对于SIM手机来说，质量对其用户满意度的贡献比较大，质量每提高1分，用户满意度将提高0.645分；用户对价格的评价每提高1分，其满意度将提高0.221分（在本示例中，因为“形象”对方程几乎没有贡献，所以得到的方程与前面的回归方程系数差不多）。

方程各检验指标及含义如下：
指标显著性水平意义
R0.89 “质量”和“形象”解释了89％的“用户满意度”的变化程度
F374.690.001回归方程的线性关系显著
T（质量）15.150.001“质量”对回归方程有很大贡献
T（价格）5.060.001“价格”对回归方程有很大贡献
我的问题是这个是如何得出来的？？用户满意度＝0.008×形象＋0.645×质量＋0.221×价格
调查的数据可以先虚拟一下。
最好可以具体到每一个步骤，有截图最好。
还有方程的检验指标是如何用spss得来的 ，怎么看？要有具体步骤
哦 我用的是spss17
谢谢啦……