在SPSS中进行回归分析时，如何识别和处理高杠杆值点以优化模型？请结合《中心化杠杆值详解：SPSS在屏东大学的应用与残差分析》提供详细的操作指导。

在进行回归分析时，高杠杆值点可能会对模型的预测能力和稳健性产生重大影响。识别并处理这些高杠杆值点是确保数据分析结果可靠性的关键步骤。使用SPSS时，可以通过以下步骤来识别和处理高杠杆值点：

参考资源链接：[中心化杠杆值详解：SPSS在屏东大学的应用与残差分析](https://wenku.csdn.net/doc/3zd31q8vp8?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据导入与初步处理：首先，将数据集导入SPSS，并确保数据的准确性和完整性。

2. 进行回归分析：在SPSS中选择回归分析，并指定因变量和自变量。

3. 查看回归结果：分析回归输出报告，找到标准化残差图和杠杆值统计表格。在SPSS中，杠杆值通常由`COOK'S D`或`DFBeta`等统计量表示。

4. 识别高杠杆值点：如果数据点的杠杆值大于(样本数-1)/样本数，那么这个点被认为具有高杠杆值。在SPSS中，你可以设置一个阈值，通常为0.5或者根据具体情况进行调整。

5. 分析高杠杆值点的影响：利用SPSS的绘图功能（例如散点图）来可视化高杠杆值点与模型预测值之间的关系。

6. 处理高杠杆值点：根据残差分析的结果，考虑以下几种处理方式：
- 重新检查数据点的准确性，确认是否存在录入错误。
- 如果数据点准确无误，进一步分析这些点是否代表了异常值或离群值，并决定是否应该从模型中排除。
- 如果数据点是有效的，考虑对模型进行调整，如使用稳健回归方法或转换变量。

7. 重新运行回归分析：排除或调整高杠杆值点后，重新进行回归分析，并比较模型的变化。

8. 验证模型：再次查看残差图和杠杆值，确认模型的稳健性是否提高。

以上步骤可以通过《中心化杠杆值详解：SPSS在屏东大学的应用与残差分析》中的案例和指导来进一步深入学习和实践。这本书详细阐述了如何在SPSS中操作，并提供了残差分析的理论和实践知识，帮助你全面掌握处理高杠杆值点的技巧。

参考资源链接：[中心化杠杆值详解：SPSS在屏东大学的应用与残差分析](https://wenku.csdn.net/doc/3zd31q8vp8?spm=1055.2569.3001.10343)