线性回归（异方差的诊断、检验和修补）SPSS操作首先拟合一般的线性回归模型，绘制残差散点图。步骤和结果如下：为方便，只做简单的双变量回归模型，以当前工资作为因变量，初始工资作为自变量。（你们自己做的时候可以考虑加入其他的自变量，比如受教育程度等等）Analyzeregressionlinear将当前工资变量拉入dependent框，初始工资进入independent点击上图中的PLOTS，出现以下对话框：以标准化残差作为Y轴，标准化预测值作为X轴，点击continue，再点击OK第一个表格输出的是模型拟合优度，为0.775。调整后的拟合优度为0.774.第二个是方差分析，可以说是模型整体的显著性检验。F统计量为1622.1，P值远小于0.05，故拒绝原假设，认为模型是显著的。第三个是模型的系数，constant代表常数项，初始工资前的系数为1.909，t检验的统计量为40.276，通过P值，发现拒绝原假设，认为系数显著异于0。以上是输出的残差对预测值的散点图，发现存在喇叭口形状，暗示着异方差的存在，故接下来进行诊
