回归是一种统计方法，用于分析自变量与因变量之间关系的定量描述。回归系数，通常在回归方程^Y=bX+a中体现，是斜率b的简称，它衡量了X每变化一个单位时，Y的平均预期变化量。正的回归系数表示X增大时Y通常增加，负的则表示Y随X增大而减少。

回归系数在不同模型中有所不同。在简单线性回归中，它代表单个解释变量对因变量影响的大小。而在多元线性回归中，我们有偏回归系数，它是在控制其他变量不变的前提下，特定变量对被解释变量的影响。这种区分有助于深入理解变量间的交互影响。

SPSS中的回归系数SIG（significance）指的是系数的显著性水平，用来评估该系数是否在统计上显著。回归方程式中的斜率，无论简单还是多元，都是用来估计变量间关系强度的重要指标。

相关系数和回归系数虽然有所不同，但存在联系，如符号一致性和部分假设检验的等价性。相关系数用于衡量变量间的相关性强度，而回归系数则可以转化为相关系数，但两者对数据分布的要求、取值范围和单位都有所区别。

总的来说，回归系数是衡量变量之间因果关系强度和方向的重要工具，它揭示了自变量变化对因变量影响的定量规律。