spss线性回归残差图怎么做 spss线性回归残差图分析解读

发布时间：2022/09/05 12:00:49

品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics

在线性回归分析过程中，对数据进行统计学检验是非常必要的，否则即便得出R方接近1的回归分析结果也不具有实际的意义，在众多的数据检验中，残差图的绘制尤为重要，残差图可以观测数据是否独立，方差是否齐性，当然手工绘制残差图非常麻烦，需要进行大量的计算，利用专业的统计分析软件如SPSS，我们可以非常简便的绘制残差图，下面就让我们结合实际案例，了解如何使用SPSS制作线性回归残差图，并说明在使用SPSS线性回归残差图进行分析时，需要注意的一些问题。

一、SPSS线性回归残差图怎么做

为了便于大家理解，我们这里列举一个实例，图1是大致符合方程Y=2.36X+5.63的两组数据，我们对其进行线性回归分析。

依次点击【分析】，【回归】，【线性】，如图2所示。

我们首先指定变量，本例中Y是因变量，X是自变量，因此将Y指定为因变量，将X指定为自变量，然后点击图按钮，在弹出的窗口中，将ZRESID指定为Y，将ZPRED指定为X，其中ZRESID代表进行线性回归分析时的标准化残差，ZPRED代表由回归方程得出的预测值，两者构建的图即为残差图，残差图有什么意义，我们将在第二小节中向大家介绍。

二、SPSS线性回归残差图分析解读

所谓残差，是指预测值与实际值之间的差值，公式如图4所示：

残差应该服从正态分布，均匀分布于Y=0直线两侧，如果残差逐渐增大，说明Y值可能是随着时间空间自行变化的变量，并非由X变化引起，如果残差呈梯形，S型等分布于Y=0直线两侧，说明数据存在方差不齐性。

图5时本例数据回归标准化残差图，回归标准化残差均匀分布于Y=0直线两侧，且位于Y=±2之间，说明数据符合线性回归分析要求，且线性关系良好。

三、SPSS线性回归分析其他要点说明

线性回归分析不应只关注R方和线性回归方程，要重视数据检验，除上述的残差图之外，我们还应关注结果中以下两个方面，首先是ANOVA表，通过ANOVA表中的F检验，我们可以了解线性回归分析是否具有统计学意义，F检验显著性小于0.05，说明在95%置信水平下，线性回归分析具有统计学意义，本例中F检验显著性水平为0，小于0.05，具有统计学意义。