SPSS 中的标准化残差与 R rstandard(lm()) 不匹配

Question

在寻找与 R 相关的解决方案时，我发现 R 和 SPSS（版本 24）在计算简单线性模型中的标准化残差时存在一些不一致。

似乎 SPSS 调用的 标准化残差 匹配 R 学生化残差

我不认为某处存在软件错误，但显然这两个程序之间存在差异。

看看这个例子

#generate data in R
set.seed(111)
y = rnorm(20, 0, 1) 
x = rnorm(20, 1, 1)

#calculate and standarized residuals
zresid<- rstandard(lm(y ~ x))
sresid<- rstudent(lm( y ~ x))

#make data frame
sampleData <- data.frame(y, x, zresid, sresid)

#save data for SPSS
library(foreign)
write.foreign(sampleData, "~/sampleData.sav",   package="SPSS")

然后，在 SPSS 中单击所有 windows 导入数据并设置线性回归 ZRE 和 SRE 残差保存。

#load data to spss via syntax 
GET DATA  /TYPE=TXT
  /FILE="~\sampleData.sav"
  /DELCASE=LINE
  /DELIMITERS=","
  /ARRANGEMENT=DELIMITED
  /FIRSTCASE=1
  /DATATYPEMIN PERCENTAGE=95.0
  /VARIABLES=
  y F8.0
  x F8.0
  zresid F8.0
  sresid F8.0
  /MAP.
RESTORE.

#run a simple regression with standarized residuals (ZRESID) and studentized residuals (SRESID)

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT y
  /METHOD=ENTER x
  /SAVE ZRESID SRESID.

我是不是疯了（或傻了）还是哪里出了问题？

Answer 1

对SPSS不是很熟悉，但是我运行模型R和Stata，得到的残差是一样的。所以问题出在SPSS端。我的猜测是您似乎在 SPSS 中调用了逐步回归命令。你能简单地试试吗：

REGRESSION
  /DEPENDENT y  
  /METHOD=ENTER x
  /SAVE ZRESID SRESID.

看看是否可行？

Answer 2

根据 @JKP suggestion I went though SPSS Algorithm manual 和第 853 页（回归算法章节）我们可以发现，通过简单回归分析保存的标准化残差计算如下：

Answer 3

我做了更多：以下是结论：

r stats::rstandard = MASS::stdres = SPSS studentized residual
r z score of resid or residuals = SPSS z score of unstandardized residual

这是我的代码：

#generate data in R
set.seed(111)
y = rnorm(20, 0, 1) 
x = rnorm(20, 1, 1)

#calculate and standarized residuals
stats_rstudent = stats::rstudent(lm( y ~ x))
stats_rstandard = stats::rstandard(lm(y ~ x))
MASS_stdres = MASS::stdres(lm( y ~ x))
scale_resid = as.vector(scale(resid(lm(y ~ x)),center=T,scale=T))
scale_residuals = as.vector(scale(residuals(lm(y ~ x)),center=T,scale=T))

#make data frame
sampleData <- data.frame(y, x, stats_rstudent, stats_rstandard, MASS_stdres, scale_resid, scale_residuals)

#save data for SPSS
library(foreign)
write.foreign(sampleData, "sampleData.sav",   package="SPSS")

SPSS 语法：

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT y
  /METHOD=ENTER x
  /SAVE RESID ZRESID SRESID.

* calc z score of resid.
descriptives RES_1_Unstandardized_Residual/save.

formats stats_rstudent(f11.6).
formats stats_rstandard(f11.6).
formats MASS_stdres(f11.6).
formats scale_resid(f11.6).
formats scale_residuals(f11.6).
formats ZRE_1_Standardized_Residual(f11.6).
formats SRE_1Studentized_Residual(f11.6).
formats RES_1_Unstandardized_Residual(f11.6).
formats Zscore_RES_1_Unstandardized_Residual(f11.6).

SPSS 中的标准化残差与 R rstandard(lm()) 不匹配

Standarized residuals in SPSS not maching R rstandard(lm())

r

spss

linear-regression