SPSS简单线性回归编程实例

SPSS简单线性回归编程实例

一、引言
在统计学中，回归分析是一种常用的统计建模方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。其中，简单线性回归是最基础也是最常见的回归方法之一。本文将使用SPSS软件进行简单线性回归分析，并提供相应的源代码。

二、问题陈述
假设我们有一组数据，包括自变量X和因变量Y的观测值。我们希望通过简单线性回归模型，来探索X和Y之间是否存在线性关系，并对该关系进行建模和预测。

三、数据准备与导入
首先，需要准备数据并导入到SPSS软件中。假设我们已经具备一个名为"dataset.csv"的数据文件，包含两列数据：X和Y。

GET DATA /TYPE=TXT
/FILE='dataset.csv'
/ENCODING='UTF8'
/DELCASE=LINE
/DELIMITERS=","
/QUALIFIER='"'
/VARIABLES=X Y
/ARRANGEMENT=DELIMITED
/FIRSTCASE=2
/IMPORTCASE=ALL
/MISSING_VALUES=IGNORE.

四、数据描述与可视化
接下来，我们可以对导入的数据进行描述性统计分析和可视化展示，以更好地了解数据的特点和相关关系。

DESCRIPTIVES VARIABLES=X Y
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.

GRAPH
/SCATTER