在SPSS中执行含虚拟自变量的回归分析时，如何进行正态性检验，并解释为何该检验对模型评估至关重要？

在进行含虚拟自变量的回归分析时，正态性检验是用来评估模型残差分布是否符合正态分布的重要步骤。该检验的重要性在于，许多统计分析方法和假设检验都依赖于数据的正态分布性，特别是在使用最小二乘法拟合回归模型时，残差的正态性是一个核心假定。

参考资源链接：[SPSS虚拟自变量回归分析：探究影响妇女曾生子女数的因素](https://wenku.csdn.net/doc/3re88ix75s?spm=1055.2569.3001.10343)

在SPSS中进行正态性检验通常包括以下步骤：
1. 首先，确保你已经完成了回归分析，并得到了模型的残差。
2. 然后，在SPSS的菜单栏中选择'图形' > '旧对话框' > '散点图'。
3. 在弹出的对话框中，选择'简单'，将残差变量放入Y轴，将'拟合的值'放入X轴，点击确定，生成残差散点图。
4. 残差应该围绕水平轴随机分布，没有明显的模式或趋势。如果残差分布呈现弯曲或扇形模式，则可能违反了正态性假设。
5. 另一种检验方法是在SPSS中选择'分析' > '描述统计' > '探索'。在探索对话框中，选择残差变量，将'拟合的值'设置为分组变量，勾选'显示.normal Q-Q图'。
6. 点击确定后，将会生成一个Q-Q图（Quantile-Quantile图），用于直观地评估残差的正态性。Q-Q图中的点应尽可能接近45度对角线，如果大多数点沿着这条线分布，则可以认为残差是正态分布的。
7. 如果怀疑数据不是正态分布的，可以使用Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验进行正式的统计检验。在SPSS中，可以在'分析' > '描述统计' > '探索'中的'统计'按钮中找到这些选项。

完成正态性检验后，如果残差不满足正态性假设，可能需要采取进一步的步骤，比如进行数据转换或使用非参数回归方法。了解残差的分布特性，有助于我们正确解释回归结果，判断模型是否适合数据，以及是否需要对模型进行改进。

强烈推荐参考《SPSS虚拟自变量回归分析：探究影响妇女曾生子女数的因素》，这份资料详细讲解了SPSS在虚拟自变量回归分析中的应用，包含从基本概念到深入分析的完整流程。通过学习该资料，你将能够更加系统地掌握残差分析以及正态性检验的方法，并将其应用于实际问题的解决中。

参考资源链接：[SPSS虚拟自变量回归分析：探究影响妇女曾生子女数的因素](https://wenku.csdn.net/doc/3re88ix75s?spm=1055.2569.3001.10343)