灵敏度分析是研究模型参数变化对结果影响的一种重要方法，在许多领域如经济学、医学和社会科学中都有广泛应用。SPSS（Statistical Product and Service Solutions）作为一款强大的统计软件工具，虽然不像专门的优化软件那样直接提供灵敏度分析的功能模块，但通过其灵活的数据处理和建模能力，我们依然可以实现这一目标。

一、明确分析目的与数据准备

首先，你需要清楚自己想要分析的具体问题是什么。比如，在医疗领域，你可能想评估诊断测试准确性随阈值变化的情况；在经济模型中，则可能是考察收入预测模型对收入变量敏感程度的变化。确定了分析目标后，准备好相关数据集至关重要。确保你的数据集包含所有需要分析的变量，并且数据质量良好，无明显错误或缺失值。

二、利用回归模型构建基础框架

1. 选择合适的回归模型：根据研究对象的不同，可以选择线性回归、逻辑回归等不同类型的回归模型。例如，对于连续型因变量，使用线性回归；而对于分类因变量，则采用逻辑回归更为合适。

2. 建立初始模型：将选定的自变量加入到模型中，估计出模型参数。这一步骤可以通过SPSS中的“回归”菜单完成。具体操作为：依次点击“分析”→“回归”→“线性”，然后指定因变量和自变量即可。

3. 检查模型拟合情况：查看模型的整体拟合优度指标（如R平方）、显著性检验结果以及残差分布等信息，以判断模型是否合理有效。

三、实施灵敏度分析

1. 调整关键参数：针对感兴趣的特定参数（如阈值），逐一改变其取值范围内的不同水平，重新运行上述步骤构建新的模型。

2. 记录每次变化的影响：注意观察每次调整后的输出结果，特别是系数估计值的变化趋势及其统计学意义的变化。这些信息可以帮助我们了解该参数对最终结论的影响程度。

3. 绘制图形辅助理解：为了更直观地展示参数变动带来的效应差异，可以利用SPSS提供的绘图功能制作散点图、折线图等图表形式来表示关键指标随参数变化的趋势曲线。

四、总结与讨论

完成以上步骤之后，你应该能够得到关于所选参数敏感性的全面认识。此时可以结合实际背景知识进一步探讨这些发现的实际应用价值，并提出改进建议或者未来研究方向。

需要注意的是，在整个过程中保持谨慎态度非常重要，尤其是在处理复杂系统时，过度依赖单一因素可能导致片面结论。因此，在开展任何类型的灵敏度分析之前，请务必充分考虑所有潜在影响因素，并尽量采用多角度验证的方法来增强结论的可靠性。