SPSS线性回归图是什么 如何用SPSS绘制回归直线图

品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

我们在使用SPSS进行线性回归分析的时候，回归图是一种常用到的功能。它能将变量间线性关系可视化，直观呈现自变量与因变量的关联情况。掌握回归直线图的定义和绘制方法，能让线性回归分析结论更易于理解。接下来我将为大家介绍：SPSS线性回归图是什么，如何用SPSS绘制回归直线图的相关内容。

一、SPSS线性回归图是什么

在SPSS中，线性回归图是以散点图为基础的，它能够直观反映回归模型的拟合程度。如下图所示，这是典型的身高与体重的线性回归图，图中不仅有呈现原始数据分布的散点，还有拟合的线性回归直线，同时标注了回归方程和决定系数，能清晰看到身高与体重的正向线性关联，以及模型的拟合优劣，这也是线性回归图一种核心的呈现形式。

我们从这个图入手，来给大家讲讲线性回归图里都具体有什么内容。如下图所示，这是以身高为自变量、体重为因变量绘制的一个线性回归图。

总的来看，图中的散点代表每一组身高与体重的原始数据，在图中我们能清晰看到散点整体是沿从左下到右上的方向分布，它就直观地反映了身高与体重呈正向的线性关联。

除了散点之外，我们可以看到有一条直线是贯穿散点的，这就是拟合的线性回归直线。这条直线是根据最小二乘法计算得出来的，贴合了原始数据的线性趋势。同时，图中标注了回归方程，我们就能直接得到变量间的线性量化关系，还标注了决定系数，R² 值越接近 1，说明回归模型对原始数据的拟合效果越好。这个数值说明该模型能够很好地解释身高与体重之间的线性关系。

在回归直线周围，有一个浅色的区间，这代表 95%的 置信区间带，它反映了回归直线的估计精度，区间越窄，说明模型的估计结果越精准。

二、如何用SPSS绘制回归直线图

正如上文中介绍的，使用SPSS绘制回归直线图，需要通过图表构建器制作散点图，再添加线性拟合直线，接下来我就来为大家介绍相关的步骤。

1、点击SPSS上方菜单栏中的“图形”，在下拉菜单中选择“图表构建器”。

2、回归直线图是以散点图为基础的，所以我们要先在图表构建器中选择散点图模板。如下图所示，在图表构建器左侧的图库中选择“散点图/点图”，然后将默认的简单散点图模板拖拽至上方的预览窗口。再根据我们的研究需求，将使用的变量分别拖入X轴和Y轴。

3、点击对话框下方的“确定”，SPSS就会在输出视图中生成对应的基础散点图。如下图所示，这是身高为X轴、体重为Y轴的基础散点图。

4、基础散点图生成后，我们双击散点图，打开图表编辑器，在工具栏中找到并点击“添加总计拟合线”的按钮，如下图所示，即可打开拟合线的设置窗口，为散点图叠加拟合直线。

5、打开拟合线设置窗口后，需要对相关参数进行设置，确保生成的是线性回归直线。如下图所示，在拟合方法中选择“线性”，置信区间默认选择95%，同时可根据需求勾选“将标签附加到线”。

以上就是SPSS线性回归图是什么，如何用SPSS绘制回归直线图的全部内容了。在上文中，我们给大家介绍了线性回归图的一些基础的概念，让大家对线性回归图有了一个初步的了解。接着，我们尝试用SPSS软件绘制了回归直线图，通过调节变量，就很轻松地完成了图形的制作，这大大减少了我们人工的工作量。如果想要学习更多SPSS的使用技巧，了解更多统计的相关知识，欢迎大家访问SPSS中文网站阅读更多的相关文章。

作者：左旋葡萄糖