SPSS > 使用技巧 > SPSS散点图矩阵怎么做 SPSS散点图的点怎么改颜色

SPSS散点图矩阵怎么做 SPSS散点图的点怎么改颜色

发布时间:2022-05-26 11: 03: 43

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics试用版

散点图矩阵可以直观反应多个连续变量间的关系,是散点图的扩展,是多元回归分析的直观化展示,我们可以借助专业的统计分析软件绘制散点图矩阵,下面向大家介绍SPSS散点图矩阵怎么做,SPSS散点图的点怎么改颜色,以及多元回归分析的操作步骤。

一、SPSS散点图矩阵怎么做

散点图矩阵可通过SPSS的图形构建器进行绘制,我们首先向SPSS中录入数据,其中VAR00001是随机生成的150个数据,范围1到100,VAR00002是范围101到200的随机数据,也是150个,VAR00003是通过公式VAR00001*5.4-VAR00002*3.2+15而得出的数据,可以预见VAR00001和VAR00003呈正相关关系,VAR00002与VAR00003呈负相关关系,VAR00001和VAR00002之间无相关性,我们可以查看SPSS输出的散点图矩阵是否符合。

我们点击图形,图标构建器,在弹出的窗口点击扫描数据,将显示图2所示的图表构建器。

 

图1 打开图表构建器
图1 打开图表构建器

 

 

我们首先在图库中选择散点图/点图,然后将红框中的图例拖动至图表预览窗口,然后我们将VAR00001至VAR00003分别拖动至X轴。操作完毕后,点击确定,SPSS将在IBM SPSS Statistics查看器中输出散点图矩阵。

 

图2 绘制散点图矩阵
图2 绘制散点图矩阵

 

 

我们分析图3所示的散点图矩阵,观察可知,VAR00001和VAR00002之间几乎没有相关性,因为1,2两组数据均随机产生,VAR00001和VAR00003之间呈现正相关,VAR00003随VAR00001增长而增长,VAR00002与VAR00003之间呈现负相关,VAR00002越大,VAR00003越小。但是散点图矩阵无法给出确定的关系,我们将在第三小节中介绍多元线性回归,多元线性回归可以很好地给出三个变量间的关系。

 

图3 散点图矩阵
图3 散点图矩阵

 

 

二、SPSS散点图的点怎么改颜色

在图表构建器中,我们可以为点指定颜色,点击图标外观选项卡,勾选使用定制颜色、边框和网格线设置,本文选择绿色作为演示,然后点击确定。

 

图4 指定颜色
图4 指定颜色

 

 

SPSS绘制的新散点图矩阵如图5所示,点的颜色为绿色。

 

图5 更改颜色后的散点图矩阵
图5 更改颜色后的散点图矩阵

 

 

三、进行线性回归分析

第一第二小节我们通过散点图矩阵,粗略了解了三个变量间关系,如何确定三个变量的关系,或者说如何求得拟合曲线方程,我们可以进行多元线性回归。

点击分析,回归,线性,进入线性回归分析界面。

 

  图6 进入线性回归分析界面
图6 进入线性回归分析界面

 

我们将VAR00003指定为因变量,将VAR00001和VAR00002指定为自变量,然后点击统计,选择共线性诊断,点击继续,确定,进行多元回归分析。

 

图7 多元线性回归分析
图7 多元线性回归分析

 

 

根据图8所示的回归结果,我们可以看出系数分别为5.4,-3.1和15,和我们的公式完全一致,同时VIF值小于10,不存在共线性问题。线性回归方程有效。

 

图8 多元线性回归结果
图8 多元线性回归结果

 

 

本文以实例向大家介绍了SPSS散点图矩阵怎么做?SPSS散点图的点怎么改颜色?SPSS散点图矩阵可以直观的反应多组数据间的相关关系,如果想得到拟合曲线方程,可以借助多元回归分析进行。

 

作者:莱阳黎曼

展开阅读全文

标签:SPSSIBM SPSS StatisticsSPSS教程散点图IBM SPSSSPSS散点图

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS残差正态怎样检验 SPSS残差正态QQ图应如何判读
每当我们在对采集的数据样本进行回归分析或者方差检验的时候,都需要遵守数据检验的一个前提:模型的残差需要服从近似正态分布的规律。所以说残差的正态分布相当于整个数据样本的底座和基石,没有正态分布的规律,就无法进行后续的正态检验和分析。而在使用SPSS进行残差正态分析的时候,同样会面临如何检验以及判读QQ图的情况。下面给大家介绍SPSS残差正态怎样检验,SPSS残差正态QQ图应如何判读的具体内容。
2026-01-14
SPSS曲线回归分析的基本原理 SPSS曲线回归分析结果解读
我们在对一组数据样本进行分析的时候,曲线回归分析是其中不可缺少的一个环节。曲线回归分析作为数据分析中的一项重要操作,主要在评估数据样本之间的关联度以及相互关系时有着广泛应用,这样可以得到数据样本的整体变化趋势以及评估未来的数据发展周期(例如分析销售额和营销成本之间的关系)。而曲线回归的结果对数据样本测算同样有着重要意义,下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS曲线回归分析的基本原理,SPSS曲线回归分析结果解读的具体内容。
2026-01-08
SPSS怎么导出结果为Excel SPSS表格导出后乱码怎么办
SPSS既能够帮助我们进行专业的数据分析(包含了回归分析、线性模型分析和缺失值分析等),又可以把数据分析后得到的报告结果进行保存或导出,便于数据分析结果的引用。下面就以SPSS为例,向大家介绍SPSS怎么导出结果为Excel,SPSS表格导出后乱码怎么办的具体内容。
2026-01-08
SPSS怎么进行描述性统计分析 SPSS均值标准差计算步骤
在统计学当中,描述性分析主要用来对调查样本总体的数据进行相关描述性质的研究(比如用图形的方式描述分析)。而在进行描述性分析的时候,我经常会用到SPSS数据分析软件,这款软件给我提供了许多数据分析的帮助。接下来给大家介绍SPSS怎么进行描述性统计分析,SPSS均值标准差计算步骤的具体内容。
2026-01-08
SPSS怎么做回归分析 SPSS回归结果不显著怎么办
在数据分析的领域中,回归分析相当于为数据样本开启了一道未来大门,它可以帮助我们评估和判断数据样本未来的走势和发展方向,同时帮助我们判断不同数据变量之间的关系。如果遇到回归结果不显著的情况,我们也需要对这部分数据进行处理,避免出现无效的分析情况。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS怎么做回归分析, SPSS回归结果不显著怎么办的具体内容。
2026-01-08
SPSS如何做方差分析 SPSS方差分析结果显著性该怎么解释
在数据分析这个领域当中,许多小伙伴经常会遇到进行方差分析的操作。方差分析在数据统计中是一个常见的数据处理方式,主要用来检验数据样本的离散分布和稳定性情况。SPSS既能够帮助我们进行专业的方差分析,还可以得到数据的分析报告。接下来以SPSS为例,向大家介绍SPSS如何做方差分析,SPSS方差分析结果显著性该怎么解释的具体内容。
2026-01-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: