spss残差图怎么画？打开待分析的数据文件，在主菜单选择“图形”-“残差图”；在“残差图”对话框中，选择需要分析的变量，将其添加到“因变量”框中；在“拟合线”选项中，选择要拟合的线性模型或曲线模型；在“统计量”选项中，勾选需要计算的统计量，比如残差、标准化残差、预测值等；点击“确定”按钮，SPSS将自动绘制出残差图。在得到残差图后，那么，spss残差图怎么画？一起来了解一下吧。
回归的对话框里面有一个save按钮，点一下。
然后出来save对话框
右侧就是residuals残差的选项，你可以选根据需要选择你要的残差类型。
回归完成后，会多一列数据的。
1、点选统计--回归--回归，进入回归设置。
2、先从左侧选择对应的项点选入“响应”与“预测变量”下，然后点击确定回到主界面。
3、主界面对话框里已经有回归分析的相关设置与数据，重点检查回归方程、R-Sq、P值，确认无误后进入下一步。
4、点选统计--回归--回归，进入回归设置。
5、点选“正规”与“四合一”后点击下方的确定回到主界面。
6、这时主界面会生成回归分析的残差图。
注意事项：
许多统计软件包均能打出残差图。可用它来检查回归线的异常点。在分析测试中常用的散点图是以自变量为横坐标的残差图。
SPSS中的正态性检验之一：图示法
正态性检验是统计学中用于判断样本数据是否服从正态分布的一种方法。在SPSS中，图示法是正态性检验的常用手段之一，主要包括P-P图和Q-Q图。
一、P-P图法
P-P图（Probability-Probability Plot）是以样本的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，将样本值表现为直角坐标系中的散点图。如果资料服从正态分布，则样本点应该围绕第一象限的对角线分布。
操作步骤：
在SPSS中建立数据集，输入或导入待检验的样本数据。
点击菜单栏的“分析”-“描述统计”-“P-P图”。
在弹出的操作界面中，选择相应的变量和检验分布类型（默认为正态分布），然后点击“OK”。
结果解读：
正态P-P图：数据点基本分布在对角线上，表明预期累计概率与实测累计概率十分吻合，说明资料服从正态分布。
去趋势的正态P-P图（累积概率的残差图）：残差基本在Y=0上下均匀分布，且绝大多数残差的绝对值在较小范围内（如0.04以内），进一步说明数据的正态性较好。
在SPSS中，可以通过如下步骤绘制残差图：
打开待分析的数据文件，在主菜单选择“图形”-“残差图”；
在“残差图”对话框中，选择需要分析的变量，将其添加到“因变量”框中；
在“拟合线”选项中，选择要拟合的线性模型或曲线模型；
在“统计量”选项中，勾选需要计算的统计量，比如残差、标准化残差、预测值等；
点击“确定”按钮，SPSS将自动绘制出残差图。
在得到残差图后，需要仔细观察残差点的分布情况，查看其是否存在异常值、离群点或者明显的模式特征。一般来说，如果残差点呈现正态分布，且没有明显的聚集或者偏移现象，则说明模型的拟合效果较好；而如果残差点呈现非正态分布，或者存在明显的聚集或者偏移现象，则说明模型存在一定的误差和偏差。通过观察残差图可以帮助我们更全面地评估模型的拟合程度，并进一步优化和改进模型的效果。
1、在菜单栏上执行：分析--回归--线性，打开线性回归对话框。
2、将自变量和因变量都放到各自的位置，dependent栏是因变量，independent是自变量栏。
3、设置好变量以后，点击plots按钮，设置一下要绘制的图形。
4、将y轴设置为概率，将x轴设置为残差。
5、勾选直方图和pp图，这样才可以输出这两个图，点击continue按钮返回主菜单。
6、点击ok按钮，开始输出数据。
7、即可通过SPSS求出残差。
以上就是spss残差图怎么画的全部内容，1、点选统计--回归--回归，进入回归设置。2、先从左侧选择对应的项点选入“响应”与“预测变量”下，然后点击确定回到主界面。3、主界面对话框里已经有回归分析的相关设置与数据，重点检查回归方程、R-Sq、P值，确认无误后进入下一步。4、点选统计--回归--回归，进入回归设置。5、内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
