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（13）從「受試者間效應項的檢定」中，下方註解處顯示模式的R平方及調整後R平方，對應右邊用線性迴歸分析的結果，有相同的模式摘要。

（14）「校正後的模式」的F值與顯著性，對應右邊用線性迴歸分析的結果，可以得到迴歸模式的整體檢定結果，F值同樣是3.523。

（15）從「參數估計值」中的B之估計值，可對應下方用線性迴歸分析的結果，代表的是未標準化迴歸係數。

（16）從「參數估計值」中的顯著性，可對應下方用線性迴歸分析的結果，代表的是未標準化迴歸係數的顯著性。

（17）若採用一般線性模式來進行迴歸分析時，類別變項的參照組設定一律是以code數字最大者為參照組，沒有辦法進行自訂，若想嘗試知道其他參照組的分析結果，可透過成對比較來進行，點選「選項」。

（18）將「邊緣平均數估計」中的自變項，移到右邊「顯示平均數」欄位，並勾選「比較主效應」，維持預設的信賴區間調整「LSD」。

（19）先驗證一下參數估計值的結果與成對比較的結果相同，以性別為例，B之估計值為9.690，顯著性為.007，和右邊成對比較結果相同，由於上述提到在一般線性模式裡是以編碼數字較大者為參照類別，因此我們要看第一排，用男生減去女生的平均數，結果是相同的。

（20）因此，若以教育程度為例，由於數值最大為大專以上，因此在左邊的參數估計結果，只會有「國中以下 vs 大專以上」的比較結果，以及「高中職 vs 大專以上」的比較結果，若另外想知到「國中以下 vs 高中職」的比較結果，則可到右邊的成對比較中，找到對應的欄位即可，如圖所示，國中以下較高中值的不確定感多了8.408，顯著性為.085未達顯著水準。