在我们的教程中，详细介绍了SPSS线性回归分析。虽然线性回归可以满足大部分数据分析，但在现实中，它并不能适用于所有的数据。当我们无法确定因变量和自变量之间的关系是线性的还是其他非线性的模型关系时，那么就需要用曲线回归来确定因变量和自变量之间哪种模型最合适。
下面是几个样本的人数和beta指标的数据。我们要分析人数和beta指标之间是一种什么样的关系，或者说什么类型的模型最适合(图1)。
图1
曲线回归的操作步骤：
点击“分析”-“回归”-“曲线估计”(图2)
图2
选择指数进入因变量列，人数进入自变量列(图3)。
图3
勾选以下模型中除“Logistic”以外的所有模型，因为Logistic模型需要因变量作为分类变量，这显然不合适(图4)，点击确定。
图4
分析结果
图5
从上表可以看出：观察拟合度指数的R平方，发现三次模型的R平方最高，为98%。因此可以得出，人数与指数拟合度最高的模型是三次模型。
图6
从上图(图6)也可以看出，圆圈是实际数据，与之最匹配的确实是三次模型曲线，与图5的计算结果一致。
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相关问答：问题8、如何用SPSS对散点图作回归线？
我们来看一个数据库hsb2, 数据来自于某中学和Beyond的研究报告。get file 'c:\hsb2.sav'.我们对变量作散点图。运行下面的语句后，双击图形，打开图形编辑窗口。从菜单最上端选择"chart" ，然后选择"options" (菜单的第一条). 对话框的右侧是名为"Total" 的复选框，在标题"Fit Line"下面。单击复选框进行选择，或单击"Fit Options"选择不同类型的拟合方法，如最小值曲线，抛物线或三次曲线。关闭图形编辑器以后就可以看到你想要的图形了。GRAPH? /SCATTERPLOT(BIVAR)=read WITH write. 我们现在来用igraph作同样的图形。IGRAPH /X1 = VAR(read) /Y = VAR(write) /FITLINE METHOD = REGRESSION LINEAR LINE = TOTAL ?/SCATTER. 我们可以看到，使用此命令的结果和上面的方法得到的图形完全一样。（即使用图形编辑器后再添加回归线）。
我们来看看此命令是如何操作的。SPSS的/X1 = var() 子命令判断哪一个变量放在x轴上，而/Y = var()判断哪一个变量放在y轴上。命令/fitline method = subcommand 是判断画拟合线时采用哪种方法（本例画回归线）。命令line = total option 表明画回归线时使用全部数据。如果没有此命令，SPSS将不能在图中画出回归线。子命令/scatter 表明图形中包括所有的数据点（红色的点）。