如果您谈论的是一般线性模型（例如 ANCOVA）中的交互，并且如果您的分类调节器的级别数量相当少，您可以为调节器的每个级别绘制单独的回归线。如果您希望将它们放在同一个图上，请将它们叠加，按颜色或线型编码，并提供图例。您的绘图轴之一将代表连续预测变量（大概是水平的“$x$" 轴），另一个将代表因变量，我假设它是连续的。如果您的分类预测变量（主持人）有四个以上的级别，那么对于一个情节来说，这可能有点太忙了，但我不是意识到在这种情况下有一种更好的方法，它不需要为每个级别使用单独的图。

只是为了解决以下评论：

谢谢！只是为了澄清一下，我需要为此制作哪个图表？它是带有回归线的散点图吗？如果是这样，那么我需要为我的主持人的 3 个不同级别生成 3 个不同的图表......我如何将它放在同一个图表上？还只是为了澄清预测值考虑了带有协变量的调整回归？

以下是如何在 SPSS 中执行此操作。我以Employee.sav数据为例。假设我们想使用薪水作为结果，开始薪水作为连续预测变量，工作类别作为分类预测变量：

转到图形 > 旧版 > 散点图：

选择简单的散点图就可以了。然后，填写变量：

然后您将看到散点图。双击散点图打开图表编辑器。在顶部，单击图标以“使线条适合子组”。见下图：

完毕：

现在，您是使用原始薪水变量作为结果，还是使用预测薪水作为针对其他三分之一或更多预测变量调整的结果，这取决于您的目的。原始薪水将更适合作为探索，而预测薪水将更适合呈现您的回归结果。