品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

提到德宾沃森检验可能很多人都不太熟悉，但它在评估线性回归模型残差自相关情况方面却十分关键，在SPSS中我们可以通过线性回归来进行设置，话不多说，下面就来带大家了解一下SPSS德宾沃森检验步骤，SPSS德宾沃森值怎么看的相关内容。

一、SPSS德宾沃森检验步骤

在案例中我们想研究广告投放量是否对产品月销量有影响，自变量和应变量都是连续型数值变量，因此可以采用简单的一元线性回归方程进行分析，以下为详细的操作步骤：

1、将数据录入至软件中，依次点击SPSS菜单栏中的【分析】选项，找到【回归】，选择【线性】按钮，打开线性回归对话框。

2、在线性回归分析中，我们想要研究广告投放量对销售量的影响，在这里将【月销量】移动至因变量框中，把对应的【广告投放量】移动至自变量框中，可以按照系统默认的方法选择【输入】，再点击右侧【统计量】按钮。

3、弹出下图所示的窗口，勾选回归系数中的【估算值】，进行线性回归方程的计算，确定自变量对因变量影响的大小，勾选残差中的【德宾沃森】，检验线性回归模型的残差是否存在自相关，检验模型是否具有统计学意义，接着点击【继续】回到主界面。

4、点击【图】进行设置，如果想查看残差的分布形态，勾选【直方图】，要是想进一步判断残差是否符合正态性假设，检验模型的合理性，可以勾选【正态概率图】。

二、SPSS德宾沃森值怎么看

各项操作设置完成后，我们在SPSS窗口中就可以看到一系列分析图表，在这里，我们从模型摘要表、方差分析、系数表、标准化残差图来进行分析。

1、首先就是德宾沃森分析结果，在本次案例分析中德宾沃森给出的值是2.985，根据德宾-沃森检验值规则来看，说明这个线性回归模型的残差基本不存在自相关情况，也就是各观测值对应的误差项相互独立，满足线性回归模型的基本假设。

2、从方差分析表中我们可以看到，回归平方和为86154.545，残差平方和是112.121，总计平方和是86266.667；回归自由度为1，残差自由度为10，总计自由度为11。F值7684.054 ，显著性小于0.001，这说明广告投放量与月销量之间存在着显著的回归关系。

3、从下图中可以得到：截距b=80.152，斜率a=24.545，且它们两个的显著性都<0.01，这说明广告投放量对月销量有显著的影响。

4、从图9我们可以得出，这个样本中分析的个案数是12，残差平均值为3.53E-15，标准差为0.953。图中柱形图的分布和黑色拟合曲线近似正态分布形态，这说明回归标准化残差近似服从正态分布。

以上就是关于SPSS德宾沃森检验步骤，SPSS德宾沃森值怎么看的全部内容介绍，德宾沃森检验是验证回归模型残差独立性的重要方法，我们在进行德宾沃森检验时，要求回归模型必须是线性的，并且误差项也要满足同方差性，如果这些前提条件无法满足，可能会导致检验结果不可靠。

作者：月关