一、问题与数据
某研究者猜测，45岁至65岁健康男性中，久坐时间较长者，血液中的胆固醇浓度要高一些。因此拟开展一项研究探讨胆固醇浓度与久坐时间是否有关，并希望通过久坐时间预测胆固醇浓度。研究者收集了研究对象每天久坐时间（变量time）和胆固醇浓度（变量cholesterol）。部分数据如图1。
图1 部分数据
二、对问题分析
研究者想判断两个变量之间的关系，同时用其中一个变量（久坐时间）预测另一个变量（胆固醇浓度），计算其中一个变量（久坐时间）对另一个变量（胆固醇浓度）变异的解释程度。针对这种情况，可以使用简单线性回归分析，但需要考虑7个假设。
假设1：因变量是连续变量。
假设2：自变量可以被定义为连续变量。
假设3：因变量和自变量之间存在线性关系。
假设4：各观测值之间相互独立，即残差之间不存在自相关。
假设5：因变量没有显著异常值。
假设6：残差的方差齐。
假设7：残差近似正态分布。
假设1和假设2与研究设计有关。经分析，本研究数据符合假设1和2。如何考虑和处理假设3-7呢？
三、SPSS操作
3.1 检验假设3：因变量和自变量之间存在线性关系
简单线性回归要求两个变量之间存在线性关系。本例要求观久坐时间（time）和胆固醇浓度（cholesterol）之间存在线性关系。要确定是否存在线性关系，研究者需要查看两个变量的散点图。如果散点图大致呈一条直线，说明有线性关系。但是，如果不是一条直线（如一条曲线）则没有线性关系。散点图2给出了线性和非线性关系的例子。
图2 两个变量的散点图
这样的散点图用SPSS怎么画呢？
在主界面点击Graphs→Chart Builder，在Chart Builder对话框下，选择Gallery→Choose from→Scatter/Dot。选择Scatter/Dot后，在中下部呈现8种图形。选择 “Simple Scatter”，并拖拽到主对话框中。如图3。
