散点图菜单步骤：图形→旧对话框→散点图→简单算点图，自变量广告费用用作X轴，销售量用作Y轴。

由散点图可以看出，增加广告投入销售量随之上升，一个正相关线性关系，图示的作用在于让我们对预测销售量充满信心，接下来开始一元线性回归。

一

调出主面板

一

调出主面板

菜单栏中点击【分析】→【回归】→【线性】，弹出线性回归主功能面板，销售量作为因变量，广告费用作为自变量，散点图显示二者有较强的线性关系，我们将采取强制【输入】的方法要求建立一元回归模型。

二

统计按钮参数设置

二

统计按钮参数设置

默认勾选回归系数的【估算值】，要求SPSS软件为我们输出回归系数，也就是模型中的参数b，同时默认勾选【模型模拟】，要求软件帮助我们建议回归模型是否具有统计学意义。

以上这两个参数是线性回归分析必选设置，不能忽略不计。在此基础上，我们可以根据实际需要选择其他参数。

本案例勾选【德宾沃森】，要求就模型残差进行Durbin Watson检验，用于判断残差是否独立，作为一个基础条件来判断数据是否适合做线性回归。

三

图按钮参数设置

三

图按钮参数设置

上半部分有些复杂，允许我们定制残差的图形，作为入门理解，此处建议直接勾选底部【直方图】和【正态概率图】，要求软件输出标准化残差图，同样用于判断数据是否适合进行线性回归。

四

保存按钮参数设置

四

保存按钮参数设置

我们此处分析的目的是为了利用广告费用来预测销售量，保存按钮参数与预测和残差有关，可以勾选【未标准化】预测值。

在这个对话框上面，有许多参数可选，严谨态度出发的话，建议在这里深入学习，本例暂时不讨论。

五

选项按钮参数设置

五

选项按钮参数设置

这里建议接受软件默认选项即可。

主要参数基本设置完成，现在点击主面板下方的【确定】按钮，要求SPSS开始执行此次简单线性回归分析过程，我们坐等结果。

六

主要结果解释

六

主要结果解释

1、模型摘要表

第三列R方，在线性回归中也称为判定系数，用于判定线性方程拟合优度的重要指标，体现了回归模型解释因变量变异的能力，通常认为R方需达到60%，最好是80%以上，当然是接近1更好。

本例R方=0.93，初步判断模型拟合效果良好。

2、方差分析表

刚才我们建立的回归模型是不是有统计意义，增加广告费用可销售量这样的线性关系是否显著，方差分析表可以回答这些问题。

直接读取最后一列，显著性值=0.000