用spss可以做两条回归直线的比较吗？
将两组数据合并为同一个数据库，同时产生一个分组变量group，指示合并后的记录来自哪一个样本。
模型中引入group与x1、x2的交互作用项。 

一般的，是将两组数据放在一起进行回归分析，此时在拟合的模型中加入组别因素与自变量的交互作用

项。如果交互作用项有统计意义，即说明该自变量对结果变量的影响在不同的组中，影响作用大小是不

同的。这也就说明两条回归直线是否平行。
如果有不清楚的，去看一下关于交互作用的意义解释。

直线斜率差异显著性检验（SPSS）

变量与变量之间的关系可分为确定性关系和非确定性关系两类。函数表达式确定关系。研究变量间的非确定关系，构造变量间经验公式的数理统计方法称为回归分析。

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。然后自变量的和因变量中的这种线性关系可能还会受到其他因子的影响，比如生物不同阶段的生长曲线等等。

当条件改变时，我们想检验不同条件下的回归关系是否有显著差异，这时候就需要对回归直线的回归系数进行检验，比如斜率和截距。以下我们简单总结一下使用SPSS进行斜率差异性检验的详细步骤。

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