1、做多自变量的线性回归，在统计量面板内选：共线性诊断（L）；
2、如结果中的方差膨胀系数（VIF）>5，则可做岭回归分析；
3、新建语法编辑器，输入如下命令：
INCLUDE '安装目录\Ridge regression.sps'. RIDGEREG DEP=因变量名 /ENTER = 自变量名（用空格分开）/START=0 /STOP=1[或其它数值] /INC=0.05[或其它搜索步长]/K=999 .
4、选择运行全部，得到各自变量岭迹图和决定系数R2与K值的关系图，在图上作参考线，取一岭迹平稳并且R2值较大的平衡点的K值；
5、将语法编辑器中的K值改为所选K值，再运行全部，得到详细的最终模型参数。
方法二：
可以直接在spss里面做，spss18里面已经比较完善了。
步骤如下：回归——》最优尺度——》规则化（里面有岭回归）。
可以标准化处理你当然可以不把原始数据做标准化，但是这样岭回归本身就失去了其意义。
岭回归可以理解成在最小化残差平方和基础上，通过加上回归参数的L2模的惩罚项，使得每个变量的系数绝对值不至于太大
如果不对数据进行标准化的，由于变量之间的scale不一致，不同的\omega_i之间是无法比较的，\lambda 对参数的惩罚力度也不一样。
所以不做标准化，和做了标准化求解岭估计之后再变回原始参数，这两种方法的结果在大部分情况下都是不一样的。
