关于SPSS结果，P-P回归标准化残差图. 这张图应该怎么解释

最主要的是两个表：

一个是拟合优度表，给出判定系数R方。

二是回归系数表，给出回归系数估计值及其显著性检验的结果。

残差的直方图，主要是用来判断残差是否服从正态分布。因为经典回归模型的基本假设之一是，随机误差项服从正态分布。

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。

扩展资料：

对于图1(a)的情况，不论回归值的大小，而残差具有相同的分布，并满足模型的各假设条件；对于图1(b)的情况，表示回归值的大小与残差的波动大小有关系，即等方差性的假设有问题；表示线性模型不合适的样本，可能有异常值存在。

对于图1(a)，如果大部分点都落在中间(b)部分，而只有少数几个点落在外边，则这些点对应的样本，可能有异常值存在。

参考资料来源：百度百科-残差图

SPSS残差分析，这个散点图能说明残差在-2到+2之间，可以解释大部分预测值，也证明了你的这个回归方程是有效的。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“ 社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

回归方程是根据样本资料通过 回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。 回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。

1、打开SPSS的对应页面，在分析那里点击比较均值中的单因素。

2、这个时候会d出新的界面，直接设置因变量列表和因子。

3、下一步打开选项窗口，如果没问题就需要勾选方差质性检验进行确定。

4、这样一来等生成相关的结果以后，即可做各个处理下的正态性检验和方差齐性检验了。