第7章 SPSS相关分析
第7章 相关分析与回归分析(含SPSS)
四、偏相关分析
（一） 偏相关分析和偏相关系数 偏相关分析也称净相关分析，它在控制其他变量 的线性影响的条件下分析两变量间的线性相关性， 所采用的工具是偏相关系数（净相关系数）。
偏相关分析的主要用途是根据观测资料应用偏相 关分析计算偏相关系数，可以判断哪些解释变量对 被解释变量的影响较大，而选择作为必须考虑的解 释变量。这样在计算多元回归分析时，只要保留起 主要作用的解释变量，用较少的解释变量描述被解 释变量的平均变动量。
(7.7)
偏相关系数的取值范围及大小含义与相关系数相 同。
2、对样本来自的两总体是否存在显著的偏相关 进行推断。
（1）提出原假设：两总体的偏相关系数与零无显 著差异。
（2）选择检验统计量。偏相关系数的检验统计量 为 t 统计量。 （3）计算检验统计量的观测值和相伴概率 p 。
（4）给定显著性水平 ，并作出决策。如果相 伴概率值小于或等于给定的显著性水平，则拒绝 原假设；如果相伴概率值大于给定的显著性水平， 则不能拒绝原假设。
（二）偏相关系数在SPSS中的实现
1、建立或打开数据文件后，进入Analyze→ Correlate →Partial主对话框，如图7-6所示。
图7-6 偏相关分析主对话框
2、选择分析变量送入Valiables框，选择控制变
量进入Controlling for框。
3、在Test of Significance 栏中选择输出偏相
图7-7 偏相关分析的选项对话框
（1）Statistics 统计量选择项，有两个选项： ①
Means and standard deviations 复选项，要求
SPSSZero-order correlations 复选项，要求显示零阶
SPSS-7相关分析
第７章相关分析相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。
线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度。
相关系数是描述这种线性关系程度和方向的统计量，通常用ｒ表示。
如果一个变量ｙ可以确切地用另一个变量ｘ的线性函数表示，那么，两个变量间的相关系数是＋１或－ｌ。
如果变量ｙ随着变量ｘ的增、减而增、减，即变化的方向一致。
例如，在一定的温度范围内昆虫发育速率与温度的关系，温度越高，发育速率相对也就越快。
这种相关称为正向相关，其相关系数大于０。
如果变量ｙ随着变量ｘ的增加而减少，变化方向相反。
例如，降雨强度与田间害虫种群数量的关系，随着降雨强度的增加，时间延长，害虫种群数量逐步下降。
这种相关关系称为负相关，其相关系数小于０。
相关系数ｒ没有单位，其值在－１～＋１之间。
SPSS系统中有一个用于相关分析的“Correlate”菜单项，其中包括有板有三个过程：① Bivariate 分析两个变量之间的相关关系；② Partial偏相关分析，分析在一个或多个变量的影响下，两个变量之间的相关关系；③ Ｄｉｓｔａｎｃｅ 相似性分析（距离分析）。
在这里将结合例子介绍两个变量之间的相关分析和偏相关分析过程的应用。
７.1二个变量间的相关分析本节介绍两两变量间的相关分析。
包括两个连续变量间的相关和两个等级变量间的秩相关。
这两种相关使用同一个过程，通过选择不同的分析方法来实现。
选择哪一种分析方法要看具体的数据类型。
[例子７-1]调查了29人身高、体重和肺活量的数据见表7-1，分析这三者之间的相互关系。
表7-1 身高、体重和肺活量的调查数据编号身高体重肺活量编号身高体重肺活量1 135.10 32.0 1.75 16 153.00 32.0 1.752 139.90 30.4 1.75 17 147.60 40.5 2.003 163.60 46.2 2.75 18 157.50 43.3 2.254 146.50 33.5 2.50 19 155.10 44.7 2.755 156.20 37.1 2.75 20 160.50 37.5 2.006 156.40 35.5 2.00 21 143.00 31.5 1.757 167.80 41.5 2.75 22 149.90 33.9 2.258 149.70 31.0 1.50 23 160.80 40.4 2.759 145.00 33.0 2.50 24 159.00 38.5 2.2510 148.50 37.2 2.25 25 158.20 37.5 2.0011 165.50 49.5 3.00 26 150.00 36.0 1.7512 135.00 27.6 1.25 27 144.50 34.7 2.2513 153.30 41.0 2.75 28 154.60 39.5 2.5014 152.00 32.0 1.75 29 156.50 32.0 1.7515 160.50 47.2 2.251037.1.1操作步骤1）准备数据文件在数据编辑窗口，定义变量名“ｎｏ”为编号、“ｈｅｉｇｈｔ”为身高、“ｗｅｉｇｈｔ”为体重、“ｖｃｐ”为肺活量。
SPSS统计分析第7章相关分析
儿子身高 .703 * .011 40.333 3.667 12 1
38.917 3.538
12
其中包括了叉积离差矩 阵、协方差矩阵、 Pearson相关系数及相 伴概率p值。从表中可 看出，相关系数为 0.703>0，说明呈正相 关，而相伴概率值 Sig.=0.005<0.05，因此 应拒绝零假设（H0:两 变量之间不具相关性）， 即说明儿子身高是受父 亲身高显著性正影响的。
? 当-1 ≤ r<0，表明变量之间存在负相关关系；
? 当|r|=1时，表示其中一个变量的取值完全取决于另一个变量， 二者即为函数关系；
? 当r=0时，说明变量之间不存在线性相关关系，但这并不排除 变量之间存在其它非线性相关的可能。
根据经验可将其相关程度分为几种：当|r|≥0.8时视为高度相 关；当0.5≤|r|<0.8时视为中度相关；当0.3 ≤ |r|<0.5时视为低度相 关；当|r|<0.3时说明变量之间的相关性很弱。
某种顺序关系（等级、方位或大小等）。定序变量的相关系数 用斯皮尔曼（Spearman）相关系数和肯德尔（Kendall's ）相 关系数来衡量。
Spearman相关系数及Z统计量
n
?6 Di2
r
?
1?
i?1
n(n2
?
1)
Z ? r n?1
Kendall's等级相关系数 及Z统计量
? ? (U ? V) 2
由一个或几个变量的值确定另一个变量的值，即当自变量 x取某 一值时，因变量 y的值可能会有多个。这种变量之间的非一一对
应的、不确定性的关系，称之为相关关系。
(2) 相关分析基本概念
衡量事物之间，或称变量之间线性相关程度的强弱并用适 当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。相关系数是 衡量变量之间相关程度的一个指标，总体的相关系数用ρ表示， 样本的相关系数用r表示。
《SPSS统计分析案例教程》第七章相关分析
变量选择和散 点图绘制
选择需要分析的变量和 绘制散点图时应该注意 变量的代表性和数据的 分布情况。
04
相关分析的应用
相关分析在社会科学研究中的应用
01
社会调查数据
相关分析可以用于研究社会现象之间的相互关系，例如人口统计学特
征与失业率之间的关系。
变量间关系
相关分析是研究变量间关系的一种方法，主要研究自变 量与因变量之间的线性关系，自变量与因变量之间的因 果关系等。
相关分析的目的
要点一
检验假设
要点二
预测
通过相关分析可以检验自变量与因变 量之间是否具有线性关系，从而验证 假设是否成立。
通过相关分析可以建立自变量与因变 量之间的线性回归模型，利用该模型 可以对未来数据进行预测，从而为决 策提供依据。
要点三
控制
通过相关分析可以了解自变量与因变 量之间的因果关系，从而对一些变量 进行控制，达到优化系统的目的。
相关分析的原理
计算相关系数
相关分析是通过计算相关系数来实现的，相关系数是描述两个变量之间线性关系强度和方 向的统计量，通常用r表示。
判断相关程度
相关系数的绝对值越接近于1，表明两个变量之间的线性关系越强；相关系数的绝对值越 接近于0，表明两个变量之间的线性关系越弱。
对数据要求较高
相关分析对数据的要求较高，需要满足线性相关、正态分布、独立同分布等假设。如果数据不满足这些假设，相关分析的 结果可能不准确。
相关分析局限性的解决方法
补充实验和准实验研 究
通过实验或准实验的方式，可以确定 变量之间的因果关系，从而弥补相关 分析的不足。例如，通过随机对照实 验可以确定某种药物对降低血压是否 具有显著效果。
SPSS课件-07相关分析
三、Spearman等级相关系数的计算
1
计算公式
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Spearman等级相关系数使用变量的排序位置而不是数值来计算。
2
解读
Spearman等级相关系数可以用来描述变量之间的单调关系，不受异常值的影响。
3
SPSS计算方法
在SPSS中，你可以使用非参数统计功能来计算Spearman等级相关系数。
四、Kendall秩相关系数的计算
明因果关系。
布及异常值的影响。
关系是线性的。
七、案例分析
实际案例分析
通过相关分析某公司的销售数据，寻找变量间的关 系。
SPSS操作演示
展示如何在SPSS中进行相关分析并解读结果。
八、总结
相关分析的意义
相关分析帮助我们了解变量之间的关系，为进一步的数据分析提供基础。
不同相关系数的适用范围
Pearson、Spearman和Kendall三种相关系数适用于不同类型的数据分析。
SPSS课件-07相关分析
本课程将介绍相关分析的概念和应用。我们将探讨Pearson、Spearman和 Kendall三种相关系数的计算方法，以及相关分析的限制和注意事项。
一、相关分析的概念
相关分析的定义
相关分析是一种统计方法，用于描述和评估两个或多个变量之间的关系。
相关系数的含义
相关系数衡量了变量之间的关联程度，值介于-1和1之间。
1
计算公式
Kendall秩相关系数通过比较变量的排列
解读
2
顺序来计算。
Kendall秩相关系数可以用来描述变量之
间的排序关系，适用于有序分类变量。
3
SPSS计算方法
在SPSS中，你可以使用非参数统计功 能来计算Kendall秩相关系数。
上机实验七 SPSS相关分析
上机实验七SPSS相关分析题目：1、分析数学和英语得分是否存在线性关系?数据来源：SPSS课程资料correlate2.sav假设：H0：数学和英语得分存在线性关系H1：数学和英语得分不存在线性关系基本结果：结论：Pearson相关系数为0.834，sig值为0.003，sig值小于0.05，所以数学和英语得分存在正相关；Spearman相关系数为0.770，sig值为0.009，sig值小于0.05，所以数学和英语得分存在正相关；无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出数学和英语得分存在正相关的结论，故接受H0假设，且SIG值均小于0.05，两者之间存在正相关线性关系。
题目：2、分析汽车销售额和燃油效率之间是否存在线性关系?数据来源：SPSS课程资料correlate1.sav假设：H0：汽车销售额和燃油效率之间存在线性关系H1：汽车销售额和燃油效率之间不存在线性关系基本结果：结论：Pearson相关系数为-0.492，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以汽车销售额和燃油效率之间存在负相关；Spearman相关系数为-0.614，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以汽车销售额和燃油效率之间存在负相关；无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出汽车销售额和燃油效率之间存在负相关的结论，且SIG值均小于0.05，故接受H0假设，两者之间存在负相关线性关系。
题目：3、试分析工资高低是否和教育水平相关?数据来源：SPSS课程资料Employee data.sav假设：H0：工资高低和教育水平相关H1：工资高低和教育水平不相关基本结果：结论：Pearson相关系数为0.661，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以工资高低和教育水平之间存在正相关；Spearman相关系数为0.688，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以工资高低和教育水平之间存在正相关；无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出工资高低和教育水平之间存在正相关的结论，且SIG值均小于0.05，故接受H0假设，两者之间存在正相关线性关系。
第七章 SPSS的相关分析
单因素方差分析
当一个变量为定类变量，另一变量为定距 变量时，两变量间是否有关，通常以分组 平均数比较的方法来考察。即按照定类变 量的不同取值来分组，看每个分组的定距 变量的平均数是否有差异。不同组间的平 均数差异越小，两个变量间的关系越弱； 相反，平均数差异越大，变量间关系越强。
单因素方差分析的基本步骤
最后，对不同看法进行分析。如果显著性 水平设为0.05，则概率值小于0.05，拒绝原 假设，认为本市户口和外地户口对未来三 年是否打算买房的看法是不一致的。
在列联表中，这一定理就具体转化为：若 两变量无关，则两变量中条件概率应等于 各自边缘的概率乘积。反之，则两变量有 关，或称两变量不独立。
由此可见，期望值（独立模型）与观察值 的差距越大，说明两变量越不独立，也就 越有相关。因此，卡方的表达式如下：
X
2
j i
( O ij E ij ) 2 E ij
第七章
相关分析与检验
主要内容
方差分析回顾 相关分析的概念
列联分析
简单相关分析
偏相关分析
方差分析回顾
概念：方差分析是从因变量的方差入手，研究诸 多自变量中哪些变量是对因变量有显著影响的变 量，对因变量有显著影响的各个自变量其不同水 平以及各水平的交互搭配是如何影响因变量的。 方差分析认为因变量的变化受两类因素的影响： 第一，自变量不同水平所产生的影响； 第二，随机变量所产生的影响。这里的随机变量指 那些人为很难控制的因素，主要指试验过程中的 抽样误差。
卡方的取值在0~∞之间。卡方值越大，关 联性越强。在SPSS中，有Pearson X2和 相似比卡方（Likelihood Ratio X2 ）两种。
SPSS数据分析教程-7-相关性
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14
相关系数为0或接近于0不能说明两个变量之间 没有相关性，它只说明没有线性相关性。不能 排除具有其它非线性关系。
Pearson 相关系数是一种线性关联度量。如果 两个变量关系密切，但其关系不是线性的，则 Pearson 相关系数就不是适合度量其相关性的 统计量。
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15
SPSS的双变量相关可以计算两个或者两个以 上变量间的协方差和Pearson相关系数。同时 还可以检验该相关系数是否显著区别于0。
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17
选择【分析】→【相关】→【双变量】
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18
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19
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20
Spearman等级相关系数—定序变量之 间的相关性的度量
斯皮尔曼等级相关的适用条件为：
两个变量为定序变量。 一个变量为定序变量，另一个变量为尺度数据，且
两总体不是正态分布，样本容量n不一定大于30。
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Pearson相关系数
Xn ½=
(xi ¡ x¹)(yi ¡ y¹)
i= 1
Sxபைடு நூலகம்Sy
相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间:
如果|½ | ' 0，表明两个变量没有线性相关关系。
如果|½ | ' 1 ，则表示两个变量完全直线相关。线性相关的方 向通过相关系数的符号来表示，“+”号表示正相关，“﹣” 表示负相关。
文字可编辑目录点击添加标题点击添加标题点击添加标题点击添加标题添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本01020304添加标添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本会议基调年会视频
《spss统计学》第七章态度调查及社会测量
第七章态度调查及社会测量第一节态度调查的一般概述一、什么是态度调查态度是个体对某一对象所持的评价和行为倾向。
如果不是不可能的话，至少也是很难对态度进行直接测量。
一般研究者依据个体对其信念和情感的表达即意见来推测或估计他的态度。
这些意见可以通过个体对问题的反应获得。
依据个体表达出来的意见推测其态度有很大的局限性。
首先，人们可以掩饰和隐藏其真实态度，而表达出社会可接受的意见。
其次，人们可能并不一定真正知道他们对一个社会问题的感受，或对这类问题从未考虑过。
第三，人们可能对一个抽象的情景感受不深，除非其面对真实情景，否则无法预测其反应或行为。
即使是个体的行为本身，也不总能标志其态度。
当西方政治家们吻幼儿时，他们的行为不一定真实表示他们喜欢幼儿。
社会风俗或为博得社会赞同的愿望使得许多公开的行为表露仅仅为了形式，很少与人们的内心情感有关。
尽管如此，在许多情况下，意见的描述和测量还是可能与人们的真实态度密切关联的。
二、态度测量的方法H.C.林格伦认为，态度测量主要是测量态度的方向和强度。
态度的方向反映个体对对象的好恶及肯定或否定；态度的强度反映个体对对象感受的力量或深度。
当今测量态度的方法主要有：自我评定法、自由反应法、行为观察法及生理反应法等。
自我评定法是要求被测者对一定项目进行自我评定，测定时主要测定态度的情感成分，一般用数字表示其结果。
自我评定的手段有总和等级评定法和社会距离量表法。
自由反应法主要测定态度的认知成分，测定时要求被测者做出自由反应。
主要包括问卷法、投射法、语句完成法等。
这些方法已有专门叙述，在此不再赘述。
行为观察法主要是观察被测量者的行为表现，根据其行为表现估计其对对象的态度。
它的优点是可以不使被测量者觉察从而获得的资料比较可靠。
其不足在于行为和态度并不是一一对应的简单关系。
因此一般不宜单独以观察行为的结果来确定一个人的态度，而是与其它态度测量方法结合使用。
生理反应法是测量被测者的生理反应以确定其态度的方法，主要测定人们态度的情感因素的强度。
spss统计分析及应用教程-第7章 聚类分析与判断分析
（5）单击“绘制”功能按钮，出现如 图的对话框。 • “龙骨图”，选择此项输出反映聚 类结构的龙骨图。 •“冰柱”选项定义显示冰状图的类别 数，“所有聚类”选项表示显示全部 聚类结果的冰状图。“聚类的指定全 距”，限制聚类解范围，在下面的 “开始聚类”，“停止聚类”，“排 序标准”后的三个小框中分别输入三 个正整数值m，n，k（m≤n，k≤n）， 表示从最小聚类解m开始，以增量k为 步长，到最大聚类解n为止，显示冰柱 图。“无”选项表示不显示冰状图。
实验结果和分析
案例处理汇总
聚类表
聚类表
第一列“阶”，聚类阶段，表示聚类过程中的步数，本案例一共聚类29此， 因此共有29阶。 第二列“群集组合”，表示集群1与集群2合并为一个新的类别。 第三列“系数”，表示距离测度系数。 第四列“首次出现阶集群”第四列“首次出现阶集群”，该列群集1或群集2 取值为0表示群集1或群集2为各案；群集 1或群集2取值不为0表示群集1或群集2为类群而不是各案。 第五列“下一阶”，表示此阶合并后的类在下一次聚类出现在哪一阶。如本 例中第一行为15，表示个案9和个案19合并后的类将出现在第15阶。
③“标注各案”中选入具有唯一标识作用的变量以标注出case。 本案例选择order变量。 ④“分群”下选择“各案”选项，表示对各案进行系统聚类， 选择“变量”选项，表示对变量进行聚类分析。本案例选择 “各案”选项。 ⑤“输出”选项下有两个单选项：“统计量”、“图”。选择 “统计量”选项，右上角“统计量”功能按钮置亮；选择“图” 选项，“绘制”功能按钮置亮。
为了对样品进行分类，首先要引进表示样品之间的相似或关联 程度的度量，称为聚类统计量。常用的聚类统计量有三种：匹 配系数、距离、相似系数
1
匹配系数
第七章 SPSS方差分析1(共63张PPT)
方差分析对变量要求
一、对控制变量要求
• 单因素方差分析：控制变量为一个定类或定序型
变量。
注：控制变量的不同取值或水平，称为控制变量 的不同水平。
• 多因素方差分析：控制变量为两个或以上定类或
定序型变量；
• 协方差分析：控制变量为定类或定序型变量，
协变量为定距型变量；
例一
结论：不同学历对基本工资影响不显著。
销售额
例二的ANOVA
Between Groups
Within Groups
Total
Sum of Squares df
5866.083 3
Mean Square F
1955.361 13.483
Sig. .000
20303.222 140 145.023
同水平是否对观测变量产生了显著影响。例如：研 究不同学历是否对工资收入产生显著影响等。
2、适应条件：一个定类或定序型变量对定距型 变量的影响分析。
3、明确控制变量和观测变量：
• 4、分解观测变量方差
将观测变量总的离差平方和分解为组间离差 平方和和组内离差平方和两部分，分别表示为 ：
SST SSS ASE
本章内容
•7.1 方差分析概述
•7.2 单因素方差分析
•7.3 多因素方差分析
•7.4 协方差分析
方差分析概述
7.1.1 方差分析及类型 7.1.2 方差分析对变量要求 7.1.3 方差分析的原理
方差分析及类型
• 方差分析（ ANOVA ；analysis of variance）
从观测变量的方差入手，研究一个或多个控制变 量对观测变量是否有显著影响的一种分析方法 。
spss在财务管理中的应用 第7章 相关分析
7.2.1 Pearson相关系数
1.Pearson相关概述
Pearson积差相关系数的计算一般
需要满足以下条件：
第一、两列数据呈现正态分布； 第二、数据必须成对出现； 第三、成对样本数量应该大于30； 第四、两列数据必须是连续性数据。
7.2.1 Pearson相关系数
在会计和财务管理中的应用
苏海洋
S P S S
第7章 相关分析
学习目标：
掌握相关分析的概念；
掌握散点图的SPSS绘制过程及结果解释； 掌握Pearson相关系数的SPSS操作及结果解释； 掌握Spearman等级相关的SPSS操作及结果解释； 了解Kendall相关系数的SPSS操作及结果解释； 掌握偏相关分析的SPSS操作及结果解释。
系只是大致的、不是某事物的每一个变化都会引起与之相联系的另一个变量 的确定变化。
前言
相关分析可以分为线性相关和非线性相关两大类，本教材主要介绍线性相关。
按照强度：强相关、弱相关和零相关（即不相关）；
按照方向：正相关和负相关。
按照涉及变量的多少：如果只是涉及到两个变量的相关可以称为简单相关；
固定资产投资”的关系，所以将他们放
入【变量（V）】框中。如果要分析多 个变量间的两两关系，可以把这些变量
一次性放入【变量（V）】框中。然后
单击【确定】按钮，提交系统分析。
7.2.1 Pearson相关系数
步骤3：结果解释。
从表中可以看出“国内生产总值”和
“全社会固定资产投资”的pearson相 关系数r=0.987，数值上表明其为正相
7.1 散点图
步骤3：单击【散点/点状（S）】进入到 如右上图示界面，上面有多种类型的散 点图可供选择。这里选择【简单分布】 选项，单击【定义】按钮进入【简单散 点图】主对话框，将“国内生产总值”
第七章SPSS的相关分析PPT课件
2024/10/14
25
基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的 变量
选择一个或多个 控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量，对家庭收入与计划购房面积做偏相 关分析
• 利用住房状况调查数据，分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的 关系
• 两变量均为定距变量，采用简单相关系数
2024/10/14
21
偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的 影响；同时收入对价格也产生影响，并通过价格变动传递到对商 品需求量的影响中
相关分析 须面对的 四个问题
关系的 强度如何
※这种关系 是否为因果
关系
这种关系 能否从样本推
到总体
2024/10/14
9
相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1～+1之间 – R>0表示两变量存在正的线性相关关系；r<0表示两变量存在负的
线性相关关系 – R＝1表示两变量存在完全正相关；r＝-1表示两变量存在完全负相
关；r＝0表示两变量不相关 – |r|>0.8表示两变量有较强的线性关系； |r|<0.3表示两变量之间的
线性关系较弱 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
2024/10/14
第七章SPSS的相关分析
第七章SPSS的相关分析SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，如相关分析。
相关分析是一种用来研究两个变量之间关系的方法。
本文将介绍SPSS中进行相关分析的方法和步骤。
进入“Correlate”选项后，弹出一个新的窗口，在这个窗口中有两个选项：“Bivariate”和“Partial”。
在这里我们选择“Bivariate”选项，因为我们想要研究两个变量之间的直接关系。
然后，我们可以选择要进行相关分析的变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
在“Bivariate”选项的窗口中，还有一个选项“Options”，点击这个选项可以设置一些其他的参数。
比如我们可以选择是否计算缺失值、是否使用Spearman相关系数等。
根据实际情况，我们可以酌情选择这些参数。
在设置完成后，点击“OK”按钮，SPSS将进行相关分析，并且将结果显示在“Output”窗口中。
在输出结果中，我们可以看到相关系数的值以及相关系数的显著性水平。
此外，SPSS还会生成相关系数的散点图，方便我们直观地观察变量之间的关系。
除了进行简单的两个变量之间的相关分析，SPSS还可以进行多个变量之间的相关分析。
在“Bivariate”选项的窗口中，我们可以选择多个变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
然后，我们可以选择是否计算偏相关系数，以及是否进行Bonferroni校正等。
总结起来，SPSS是一种方便易用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，包括相关分析。
通过SPSS，我们可以快速而准确地对变量之间的关系进行研究。
在分析结果中，SPSS还会为我们提供有用的图表和统计指标，帮助我们更好地理解和解释数据。
刘红云-SPSS基础与应用-第七章
第七章回归分析OUTLINE一元线性回归01多元归回02一元线性回归一元线性回归操作过程在SPSS中单击主菜单“Analyze→Regression→Linear…”，进入设置对话框。
从左边变量表列中把因变量学生数学学业成绩（MATH）选入到因变量（Dependent）框中，把自变量学生家庭社会经济地（ESCS）选入到自变量（Independent）框中。
一元线性回归操作过程单击“Statistics…”按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
如Regression Coefficients（回归系数）中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、t值及显著性p值等；另外还可以通过勾选“Confidence intervals”得到回归系数置信区间的结果。
“Model fit”项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数，估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项，请注意保持选中。
此处还可以勾选“Residuals”（残差）下的“Durbin-Watson”检验，可以检验残差与自变量之间是否相互独立；以及对数据中的异常值进行诊断。
一元线性回归操作过程单击“Options…”按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。
选中该项可输出对常数的检验。
在“Options”对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，设置完成后点击“Continue”返回主对话框。
一元线性回归的结果输出模型中包含的自变量及进入方式一元线性回归的结果输出模型拟合概述一元线性回归的结果输出回归方程检验方差分析表一元线性回归的结果输出回归系数估计及其检验表多元回归多元回归操作过程（标准多元回归）多元线性回归所用命令语句与一元线性回归相同，同样可以通过单击主菜单“Analyze→Regression→Linear…”，进入设置对话框，如图所示。
第七章SPSS方差分析
1-1
方差分析概述
一、问题的提出 通过参数检验可以解决两两总体均值的比较 多个总体均值的检验如何作？(如：钻卡、金卡和银 卡客户的平均移动话费的比较）
可以多次采用两样本t检验方法实现 产生的问题：犯第一类错误的概率明显增大
例如：K个变量两两进行t检验，需要作N=k! ÷(2! ×(k-2)!)次， 如果为0.05，那么每次比较不犯第一类错误的概率为0.95。N 次检验均不犯第一类错误的概率为0.95N，而犯第一类错误的 概率为1-0.95N，远远大于设定的0.05
1 - 14
单因素方差分析
(四)基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->compare means->one-way ANOVA (2)选择一个或多个变量作为观察变量到 dependent list 框
(3)选择一个变量作为控制变量到factor框
(4) option中的statistics项:
1-3
方差分析概述
(三)涉及的概念 (1)观察因素:作为观测的对象,称为观测变量(如：
移动话费、学生成绩等).
(2)影响因素：两类
人为可以控制的因素(如:资费、促销策略、投入学 习的时间等)，在方差分析中称为控制因素.将控制 因素的不同情况称为控制因素的不同水平. 人为很难控制的因素(如:消费习惯、个体智力差异 、抽样误差等)，在方差分析中称为随机因素.
1 - 27
单因素方差分析中的先验对比
(一)目的 先凭经验确定各水平均值之间的对比系数,以正负符号分别 代表两组,然后判定这两组均值的线性组合是否存在显 著差异.如：1/3 (k1+k2+k3)=1/2 (k4+k5)
SPSS第7单元相关分析
SPSS应用
SPSS应用
SPSS应用
对Kendall's tua-b等级相关系数的统计 检验，一般如果个案数n≤30，将直接利用 Kendall's tua-b等级相关统计量表，SPSS将 自动根据该表给出对应的相伴概率值。
SPSS应用
SPSS应用
6.3.2 SPSS中实现过程
研究问题 某语文老师先后两次对其班级学生同一篇
作文1 86.00 78.00 62.00 75.00 89.00 67.00 96.00 80.00 77.00 59.00 79.00 68.00 85.00 87.00 75.00 73.00 95.00 88.00
作文2 83.00 82.00 70.00 73.00 92.00 65.00 93.00 85.00 75.00 65.00 75.00 70.00 80.00 75.00 80.00 78.00 90.00 90.00
定距变量又称为间隔（interval）变量， 它的取值之间可以比较大小，可以用加减法计 算出差异的大小。例如，“年龄”变量、“收 入”变量、“成绩”变量等都是典型的定距变 量。
SPSS应用
Pearson简单相关系数用来衡量定距变量 间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存 款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量 间的线性相关关系。
SPSS应用
图6-2 “Bivariate Correlations”对话框（一）
SPSS应用
图6-3 “Bivariate Correlations：Options”对话框
6.2.3 结果和讨论
SPSS应用
SPSS应用
6.2.4 绘制相关散点图
如果对变量之间的相关程度不需要掌握得 那么精确，可以通过绘制变量的相关散点图来 直接判断。仍以上例来说明。
第7章相关分析与SPSS实现ppt课件
R
PQ
(PQT)xP (QT)y
Hoeffding相关系数D
D 3[n 0 ( 2 )n ( 3 )S 1 S 2 2 (n 2 )S 3 ] n (n 1 )n ( 2 )n ( 3 )n ( 4 )
S1 i (Qi 1)(Qi 2)
Variance_方差
s2
1 n n1i1
(yi
2
y)
Covariance_协方差：
S2(x,y)n1 1i n 1(yiy )(x ix )
Pearson’s 相关系数— 经验相关系数
R (xi x)(yi y) nSxSy
R (xi x)(yi y) nSxSy
-1<=R<=1 如果没有相关趋势: r = 0 r2: 由线性相关决定的所有变化中的比例
偏相关系数
分析两变量间关系时，会有其它变量的影响混杂在其中。如要分 析生长素 X2 与 血糖Y 的相关系数，由于有胰岛素的影响混杂 在其中，胰岛素会影响血糖值 Y，因此单独地计算两两间的相 关系数，可能会得出错误的结论。因为这样计算没有把 X1 对 Y 的影响控制下来。
在控制第三方因素（ X1-胰岛素相同）的情况下，分析 二个变 量之间的相关关系（X2-生长素与 Y-血糖的关系），就叫“偏 相关”分析或“部分相关”分析，计算偏相关系数。
Spearman或Kendall秩相关系数。 对于数值变量，只要条件许可，应尽量使用检验
功效最高的参数方法，即计算用Pearson 积矩 相关系数。只有计算Pearson 积矩相关系数的 前提不存在时，才退而求其次，考虑专门为秩变 量设计的Spearman或Kendall秩相关系数（尽 管这样做会导致检验功效的降低）。
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7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
3 实例结果及分析 （1）描述性统计分析表 执行完上面的操作后，首先给出的是当前样本进行描述性统计
的结果表7-3。可以看到样本容量都等于10，道琼斯工业平均指 数和标准普尔指数的平均均值分别为7743.60和945.10，两者差 距显著。同时，两者的方差差距也很明显。
7.2.1 简单相关分析的基本原理
从斯皮尔曼等级相关适用条件中可以看出，等级相关的应用
范围要比积差相关广泛，它的突出优点是对数据的总体分布、样
本大小都不做要求。但缺点是计算精度不高。斯皮尔曼等级相关
系数常用符号 来表示。其基本公式为：
式中：D是两个变量每对数据等级之差，n是两列变量值的对数。 斯皮尔曼相关系数计算公式可以完全套用皮尔逊相关系数的计算
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
2 实例操作 表给出了道琼斯工业平均指数和标准普尔指数在同一时间点的
数值。由于这些数值都是连续型变量，同时根据两个股票指数的 散点图（图7-4）可见它们呈显著的线性相关，因此可以采用皮 尔逊相关系数来测度它们之间的相关性。但为了比较，我们也计 算了这两组变量的肯德尔和斯皮尔曼相关系数。
● 皮尔逊：系统默认项，即积差相关系数，计算连续变 量或是等间距测度的变量间的相关分析。
● 肯德尔：等级相关，计算分类变量间的秩相关。 ● 斯皮尔曼：等级相关，斯皮尔曼相关系数。 对于非等间距测度的连续变量，因为分布不明可以使用等 级相关分析，也可以使用Pearson 相关分析；对于完全等级 的离散变量必须使用等级相关分析相关性。当资料不服从双 变量正态分布或总体分布型未知，或原始数据是用等级表示 时，宜用斯皮尔曼 或肯德尔相关。
相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼 此之间是不能一一对应的。例如，学生成绩与其智力因素、各科学 习成绩之间的关系、教育投资额与经济发展水平的关系、社会环境 与人民健康的关系等等，都反映出客观现象中存在的相关关系。
7.1 相关分析概述
7.1.1.2相关关系的类型 （1）根据相关程度的不同，相关关系可分为完全相关、不完全相
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Step04：假设检验类型选择 在图中的【显著性检验】复选栏可以选择输出的假设检验类型， 对应有两个单选项。
● 双尾检验：系统默认项。双尾检验，当事先不知道相关方向 （正相关还是负相关）时选择此项。
● 单尾检验：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。 同时，可以勾选【标记显著性相关)】项。它表示选择此项后，
利用相关系数r的大小可以判断变量间相关关系的密切程度，具 体见表所示。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.1 简单相关分析的基本原理
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.1 简单相关分析的基本原理
对皮尔逊简单相关系数的统计检验是计算t统计量，具体公式 是： t统计量服从n-2个自由度的t分布。SPSS会自动计算r统计量和 t值，并依据t分布表给出其对应的相伴概率值。 斯皮尔曼等级相关系数。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.1 简单相关分析的基本原理
2、相关系数
虽然相关图能够展现变量之间的数量关系，但这也只是种直
观判断方法。因此，可以计算变量之间的相关系数。对不同类型
的变量应当采取不同的相关系数来度量，常用的相关系数主要有：
皮尔逊（Pearson）相关系数
常称为积差相关系数，适用于研究连续变量之间的相关程度。例 如，收入和储蓄存款、身高和体重等变量间的线性相关关系。注 意Pearson相关系数适用于线性相关的情形，对于曲线相关等更为 复杂的情形，系数的大小并不能代表其相关性的强弱。它的计算 公式为：
关和无相关。 （2）根据变量值变动方向的趋势，相关关系可分为正相关和负相
关。 （3）根据变量关系的形态，相关关系可分为直线相关和曲线相关。 （4）根据研究变量的多少，可分为单相关、复相关。
7.1.2 相关分析
7.1.2.1相关分析的作用
（1）判断变量之间有无联系 （2）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法 （3）把握相关关系的方向与密切程度 （4）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行
7.1.2 相关分析
7.1.2.2相关系数
变量相关的方向通过相关系数r所具有的符号来表示，“+”号 表示正相关，即0≤r≤1。“﹣”表示负相关，即0≥ r ≥﹣1。 在使用相关系数时应该注意下面的几个问题： （1）相关系数只是一个比率值，并不具备与相关变量相同的测量 单位。 （2）相关系数r 受变量取值区间大小及样本数目多少的影响比较 大。 （3）来自于不同群体且不同质的事物的相关系数不能进行比较。 （4）对于不同类型的数据，计算相关系数的方法也不相同。
数也会伴随着上涨或下跌。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
表7-5 非参数相关系数表
Kendall’s
DJIA
tau_b
SP
相关系数 Sig. （双侧）
N 相关系数 Sig. （双侧）
DJIA 1.000
10 0.944** 0.000
SP 0.944** 0.000
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Step07：单击确定按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.3 实例分析：股票指数之间的联系
1 实例内容
道琼斯工业平均指数（DJIA）和标准普尔指数500（S&P 500）都被用做股市全面动态的测度。DJIA是基于30种股票的 价格动态；S&P 500是由500种股票组成的指数。有人说S&P 500是股票市场功能的一种更好的测度，因为它基于更多的股 票。表7-2显示了DJIA和S&P 500在1997年10周内的收盘价。 请计算它们之间的样本相关系数。不仅如此，样本相关系数 告诉我们DJIA和S&P 500之间的关系是怎样的？
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.1 简单相关分析的基本原理
简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。它主 要是通过计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。一般它 有图形和数值两种表示方式。
1、相关图 在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上 呈现何种关系的形式。相关图是相关分析的重要方法。利用直角 坐标系第一象限，把第一个变量置于横轴上，第二个变量置于纵 轴上，而将两个变量对应的变量值用坐标点形式描绘出来，用以 表明相关点分布状况的图形，这就是相关图
第7章 SPSS的相关分析
7.1 相关分析概述
7.1.1 相关的基本概念
7.1.1.1 函数关系和相关关系
函数关系是指事物或现象之间存在着严格的依存关系，其主要特 征是它的确定性，即对一个变量的每一个值，另一个变量都具有惟 一确定的值与之相对应。变量之间的函数关系通常可以用函数式 Y=f(x)确切地表示出来。例如，圆的周长C对于半径r的依存关系就 是函数关系：C=2πr。
相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间
（即–1≤ r ≤1），常用小数形式表示，一般要取小数点后两 位数字来表示，以便比较精确地描述其相关程度。
两个变量之间的相关程度用相关系数r的绝对值表示，其 绝对值越接近1，表明两个变量的相关程度越高；其绝对值越接 近于0，表明两个变量相关程度越低。如果其绝对值等于零1， 则表示两个变量完全直线相关。如果其绝对值为零，则表示两 个变量完全不相关（不是直线相关）。
SPSS将自动计算它的相关系数、检验统计量和对应的概 率P值。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.2 简单相关分析的SPSS操作详解
Step01：打开主菜单
选择主菜单中的【分析】→【相关】→【双变量】命令， 弹出【双变量相关】对话框，如图7-1所示，这是简单相关检 验的主操作窗口。
输出结果中对在显著性水平0.05下显著相关的相关系数用一个星 号“*”加以标记；对在显著性水平0.01下显著相关的相关系数 用两个星号“**”标记。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Step05：其他选项选择 单击选项按钮，弹出如图7-2所示的【选项】对话框，该对话
框用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法，主要包括以下选 项。 ① 统计量：选择输出统计量。 ● 均值和标准差：将输出选中的各变量的观测值数目、均值和标 准差。 ● 叉积偏差和协方差：输出反映选中的每一对变量之间的叉积离 差矩阵和协方差矩阵。 ②缺失值 ：用于设置缺失值的处理方式。它有两种处理方式： ● 按对排除个案：系统默认项。剔除当前分析的两个变量值是缺 失的个案。 ● 按列表除个案：表示剔除所有含缺失值的个案后再进行分析。
斯皮尔曼等级相关系数用来度量顺序水准变量间的线性相关关 系。它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，适用条件为：
① 两个变量的变量值是以等级次序表示的资料。 ② 一个变量的变量值是等级数据，另一个变量的变量值是等
距或比率数据，且其两总体不要求是正态分布，样本容量n不 一定大于30。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
均值
标准差
N
DJIA
7743.60
197.326
10
SP
945.10
19.947
10
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
（2）皮尔逊相关系数表
接着SPSS列出了道琼斯工业平均指数和标准普尔指数的皮尔 逊相关系数表7-4。可以看到，两种指数的皮尔逊系数值高达 0.995，非常接近1；同时相伴概率P值明显小于显著性水平0.01， 这也进一步说明两者高度正线性相关。
预测。 (5)相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区