15.1 、SPSS回归变量图—零基础入门教程

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，其中回归变量图（Regression Variable Plot）是其重要的可视化工具之一。回归变量图用于展示自变量与因变量之间的关系，并帮助研究人员理解和解释回归模型的结果。在SPSS中，可以选择一个或多个自变量和一个因变量作为回归变量图的数据来源，通过绘制散点图和回归线，来展示自变量与因变量之间的线性关系。回归变量图可以帮助研究人员观察自变量对因变量的影响程度和方向，发现异常值和离群点，以及评估回归模型的拟合程度。通过分析回归变量图，研究人员可以得出关于自变量与因变量之间关系的初步结论，并为进一步的回归分析和解释提供参考。

SPSS回归变量图

一、参数设置

（1）打开数据文件，选择“ 图形” →“ 回归变量图” ，弹出“ 回归变量图”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    垂直轴变量：用于选择一个或多个刻度级别变量进入其中，每个垂直轴变量将依水平轴变量进行绘制。

●    水平轴变量：用于选择一个或多个变量进入其中。如果变量具有刻度测量级别，图表将为散点图。如果是分类变量，图表将为条形图、线形图或箱图。

●    着色依据：用于选择一组变量进入其中为散点图的点着色，可以是尺度变量或分类变量。

●    尺寸依据：用于选择一个分类变量或尺度变量进入其中，用于决定散点图中点的大小。

●    形状依据：用于选择一个分类变量进入其中，用于决定散点图中点的形状。

●    标注方式：用于选择一个变量进入其中以标注散点图或箱图中的点。

（2）单击按钮，弹出“选项”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    图表标题：为图表输入一个标题。仅会为没有加边箱图的非面板式图表显示标题。

●    散点图拟合线：有线性、二次、三次或局部加权回归散点平滑法，可以选择一种或多种。

●    分组：拟合线可对应所有的点，或者如果有分类颜色变量，每组可有个别的线。

●    分类变量图：分类水平图可为均值条形图、均值线形图或箱图。

●    离散化散点图中的点：选中此框可将点分组，特别适用于有很多点或希望聚焦在孤立的点上时。本例勾选此项，因为点较多。

●    散点图的加边箱图：如果图表为非面板式，选中此框可将每个散点图中垂直和水平变量的箱图包括在其中。

●    图表布局参数。

➢   每行图表数：在输入框中输入数值，指定包含在面板中的图表数。默认情况下，每个图表是独立的。如果图表 是面板式的，则不显示图例和加边箱图，但图例信息会在设置表中显示。

➢   页面尺寸：输入页面的垂直和水平尺寸值，可更改图表的大小。改变大小时，一行面板式图表算作一个图表。必须同时指定垂直和水平尺寸，尺寸以英寸为单位。

➢   每行多图表参数：如果图表标签或图例很大，根据默认设置，它们可能会被裁切或溢出到其他图表中。在“第 一个图表缩进”和“Y-尺寸比例缩放”框中输入数值，用来改进这种情况。

二、回归变量图的SPSS实现和结果

实例二十四：仍然使用“data09-01.sav”数据文件是某公司的员工基本情况。现要求利用公司员工的一些基本情况来做回归变量图。

数据文件：数据文件\Chapter09\data09-01.sav

视频文件：视频文件\Chapter17\回归变量图．avi

（1）打开“data09-01.sav”数据文件，选择“ 图形” →“ 回归变量图”， 弹出“ 回归变量图”对话框。

（2）选中“ 当前薪金”变量，单击量” 列表；选中“起始薪金”变量，单击量” 列表；选中“雇佣类别”变量，单击按钮，将其选入“垂直轴变按钮，将其选入“水平轴变按钮，将其选入“着色依据” 列表；选中“性别”变量，单击按钮，将其选入“尺寸依据” 列表。

（3）单击按钮，弹出“选项”对话框。勾选“线性” 复选框。

（4）完成所有设置，单击确起按钮执行命令。

（5）输出图形，见下图 。可以看出“ 当前薪金”和“起始薪金”呈现线性关系，并且经理的薪金，不管是起始薪金，还是当前薪金，普遍大于职员和保管员。此外，还可以看出男性的薪金要高于女性，经理行业的大多数为男性。从两侧的箱图中显示在当前薪金和起始薪金中均存在一些异常值，分析时需注意。

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