品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据统计领域，如果因变量为数值型变量，我可以使用SPSS线性回归模型的残差分析检验变量的正态性、独立性等特征，例如以残差等方差性判断回归残差的方差齐性，进而有助于优化和改进线性数据建模。今天，我们以SPSS残差图y轴是什么，SPSS残差图步骤这两个问题为例，带大家了解一下SPSS残差图绘制和结果分析的相关知识。

一、SPSS残差图y轴是什么

残差图y轴为测算预期数据值的累积概率，x轴为实际数值的累积概率，通过对残差图的呈现特征进行分析，我们能够了解线性数据集的整体模型。接下来展示一下如何进行SPSS残差图绘制的具体过程。

1、下图是某试验田稻谷产量的案例数据，稻谷产量作为因变量，我们这里以科研人员研制的试剂施药量作为自变量，探究这两个变量之间的回归模型状况，进入SPSS分析页面的回归线性模式。

2、接下来将第一列产量移动到【因变量】，再将试剂g移动到【块】，在下方的【方法】模块选择【输入】，完成残差分析的变量设置。

3、在统计栏的回归系数模块，勾选其中的【估算值】，为了进一步了解模型拟合程度，所以还需要勾选【模型拟合】和【R方变化量】以及【描述】选项，最后勾选残差模块的【德宾沃森】模式。

4、然后进入线性回归的残差制图设置，将最右侧列的ZPRED移动到【X】，ZRESID移动到【Y】，在标准化残差图勾选【正态概率图】选项，再点击【继续】按键。

二、SPSS残差图步骤

按照上述残差分析步骤，我们能够得到残差图、模型拟合度、ANOVA因素分析等结果来判断回归模型在正态性、线性关系、独立性等方面的情况，进而判断是否存在异常值。

1、首先我们得到案例数据稻谷产量和试剂量的正态图，可以看到数据值基本分布在下图的直线上，表明数据残差服从正态分布，满足稻谷产量和实验试剂量线性回归的假设。

2、接下来我们可以在SPSS输出页面得到模型摘要的数据，R方代表模型拟合度，取值在0到1之间，越接近1表示模型拟合度越好，这里的R方值为0.91表明回归建模拟合度高，显著性p值小于0.05表明自变量试剂量可以显著改善对因变量稻谷产量的预测。

3、再来看ANOVA分析图表，可以看到回归的显著性p＜0.05表示模型构建的意义，由此可以查看后续的分析测验结果。

4、最后我们来看系数检验结果，非标准化系数为38.758，标准化系数0.954，显著性p＜0.001表明自变量试剂量可以显著正向预测。

三、小结

以上就是SPSS残差图y轴是什么，SPSS残差图步骤的解答。如果研究者想要分析数据模型拟合度，推荐使用SPSS残差图绘制的方法，有助于后续研究提升回归模型的稳健度。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。