我们在平时用SPSS做回归分析的时候会遇到线性和非线性两种情况，在SPSS中为我们提供了11种常用的模型供我们选择，这篇指南就教大家怎么合理使用SPSS曲线拟合，以及怎么分析结果。

工具/材料

电脑

IBM SPSS Statistics 19

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打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击【打开】，选择文件。

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打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。【图形】—【旧对话框】—【散点/点状】—【简单分布】—【定义】

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将相应的变量设置为x,y 轴，点击【确定】，接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。

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确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。点击【分析】—【回归】—【曲线估计】，进入到曲线估计面板里面设置。

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在曲线估计框中设置好x,y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。

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然后找到和样本图像最为吻合和的图像，然后分析结果。

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ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告

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然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验。

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最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例。