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1、在SPSS上打开用来画频数分布图的数据文件。
2、在菜单栏中选择“图形”窗口，点击“旧对话框”中的“条形图”选项。
3、会弹出一个新的页面，在选择“集群条形图”和“各个变量的摘要”的基础上点击“定义”。
4、会来到定义的相关窗口，需要选择“条的表征”中的数据变量，还有“类别轴”的参数，回车确定。
5、这样一来，就能够画频数分布直方图了。
用SPSS绘制直方图步骤如下：
1、在“分析”下面的“描述统计”中，选择“频率”，点击进入。
2、弹出一个对话框，选择你想要画图分析的变量，例如：最高学历，选中它，并点击中间的箭头就可以添加到右边这个框中。
3、点击界面上的“图表”，进入到图标类型选择界面，你可以选择直方图，也可以选择条形图或饼图等，例如：我们选择饼图之后，点击“继续”。
4、继续之后，就回到了原先的界面上，接下来点击“确定”即可。
5、确认之后，会弹出一个输出窗口，系统自动给我们画出了“需要分析的最高学历”的直方图。
1、首先把数据导入到SPSS软件中。
2、点击“图形”，选择“旧对话框（L）”，点击“饼图”。
3、将“性别”放入“定义分区”中，在“标题中”可以给图形进行命名。点击“确定”。
4、从结果中我们会发现：“男”表示蓝色区域，“女”表示绿色区域。但是没有其具体比例，为此需要对图进行处理。
5、在结果图中，点击右键，点击“编辑内容”，选择“在单独窗口中”。
6、然后点击右键，选择“显示数据标签”。
7、然后选择“百分比”，其他的也可以调节，比如：图表大小，文本样式，变量等。
8、最后我们发现：“男”与“女”的百分比分别为53.49%与46.51%
Analyze>DescriptiveStatistics>Frequencies，单击Statistics(统计量)，选择需计算的统计量；单击Chart(图形)，选择Barcharts条图，或Piecharts圆图，或Histograms直方图(并可选择Withnormalcurve加载正态曲线)。
线性回归参数设置
1、运行软件，输入演示数据，如下图所示。
2、选择菜单分析>回归>线下，弹出线性回归参数设置窗口。
3、设置广告为自变量，销售额为因变量。
4、选择选项，本经验就模型残差进行Durbin Watson检验，用于判断残差是否独立，作为一个基础条件来判断数据是否适合做线性回归。
5、点击绘制，对参数进行设置，本经验勾选直方图和正态概率图，同样用于判断数据是否适合进行线性回归。
6、点击保存按钮，本经验为了利用广告费用来预测销售量，保存按钮参数与预测和残差有关，可以勾选【未标准化】预测值。
7、选项按钮中直接使用默认参数即可。
主要结果解释
1、下图第3列R方为判定系数，一般认为需要大于60%，用于判定线性方程拟合优度的重要指标，体现了回归模型解释因变量变异的能力，越接近1越好。从结果中可以看出值为0.919，初步判断模型拟合效果良好。
2、方差分析的显著性值=0.000<0.01<0.05，表明由自变量“广告费用”和因变量“销售量”建立的线性关系回归模型具有极显著的统计学意义，即增加广告费用可销售量这样的线性关系显著。
3、下图建模的最直接结果，读取未标准化系数，我们可以轻松写出模型表达式，如下：Y=79.991+9.503X这里关键要看自变量广告费用的回归系数是否通过检验，t检验原假设回归系数没有意义，由最后一列回归系数显著性值=0.000<0.01<0.05，表明回归系数b存在，有统计学意义，广告费用与销售量之间是正比关系，而且极显著。
4、上面已经得出回归逻辑公式，接下来我们需要检验数据是否可以做回归分析，它对数据的要求是苛刻的，有必要就残差进行分析。从标准化残差直方图来看，，左右两侧不完全对称；从标准化残差的P-P图来看，散点并没有全部靠近斜线，并不完美。综合而言，残差正态性结果不是最好的，当然在现实分析当中，理想状态的正态并不多见，接近或近似即可考虑接受。
5、模型残差独立性检验。DW=1.475，查询 Durbin Watson table 可以发现本例DW值恰好出在无自相关性的值域之中，认定残差独立，通过检验。
6、预测。这一步直接使用公式输入即可算出。至此，建立了广告和销售量之间的线性回归模型，并且实施了预测，那么模型的准确性到底如何呢，有待最终实际销售比对分析。
在你的ouput结果双击图形，进入图形编辑器，再点击x轴，和excel改变图形差不多的操作。
在图上面双击 之后弹出来图编辑窗口，然后右键属性编辑 里面找一下 包括要调整图的色彩线条显示参数值等
用SPSS绘制直方图步骤如下：
1、在“分析”下面的“描述统计”中，选择“频率”，点击进入。
2、弹出一个对话框，选择你想要画图分析的变量，例如：最高学历，选中它，并点击中间的箭头就可以添加到右边这个框中。
3、点击界面上的“图表”，进入到图标类型选择界面，你可以选择直方图，也可以选择条形图或饼图等，例如：我们选择饼图之后，点击“继续”。
4、继续之后，就回到了原先的界面上，接下来点击“确定”即可。
5、确认之后，会弹出一个输出窗口，系统自动给我们画出了“需要分析的最高学历”的直方图。
检验正态分布的办法：
1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值 2、 还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近 K-S检验或者直方图。
这个没有什么特别的吧，主要是根据你最大和最小的数据来处理，感觉spss一般默认5-6组吧。如有0到100，那么默认可能按20来作为分组间距。但这个是可以调整的，双击图，点scale就可以选择自己需要的分组方式，还可以在options里再细分间距里的呈现的直方数。