SPSS第10章相关分析
《SPSS统计分析》第10章 相关分析
12.990 16.290 17.990 19.290
12.500 15.800 17.500 18.800
11.500 14.800 16.500 17.800
2.200 5.500 7.200 8.500
3.300 5.000 6.300
3.300
1.700 3.000
5.000 1.700
1.300
3.分析两个变量间线性关系的程度。往往因为第三个变量的作用，使相关系数不能真正反映两个 变量间的线性程度。 这是应该控制一个变量的变化求另两个变量间的相关系数，也就是说， 在第三个变量不变的情况下，两个变量的线性程度。
CORRELATIONS /VARIABLES=VCP with HEIGHT WEIGHT /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE .
6.300 3.000 1.300
1.800 1.500 3.200 4.500
2.700 6.000 7.700 9.000
5.000 8.300 10.000 11.300
12.000 15.300 17.000 18.300
9: 9 14.790 14.300 13.300
4.000 1.800 1.500 3.200 4.500
返回
典型相关分析
返回
典型相关分析概念
典型相关分析是用来描述两组随机变量间关 系的统计分析方法。
通过线性组合，可以将一组变量组合成一个 新的综合变量。虽然每组变量间的线性组合有无 数多个，但通过对其施加一些条件约束，能使其 具有确定性。
典型相关分析就是要找到使得这两个由线性 组合生成的变量之间的相关系数最大的系数。
学习通过编程解决偏相关问题
spss相关性分析原理
spss相关性分析原理
SPSS相关性分析是一种统计方法，用于研究两个变量之间的
关系。
它通过计算变量间的相关系数来衡量它们之间的相关性强度和方向。
相关系数可以是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）或斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）。
皮尔逊相关系数是用于度量两个连续变量之间线性相关的指标，它的取值范围从-1到1。
当相关系数为正时，表示变量之间存
在正相关关系；当相关系数为负时，表示变量之间存在负相关关系；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性关系。
斯皮尔曼等级相关系数则用于度量两个有序变量之间的相关性，它将原始数据转换为变量的等级顺序，然后计算等级之间的相关系数。
它适用于非线性关系和存在异常值的情况。
在进行相关性分析之前，需要检查两个变量是否满足相关性分析的前提条件，如数据的正态性、线性关系和离群值的影响等。
如果数据不满足这些前提条件，可能需要进行数据转换或选择其他适当的分析方法。
相关性分析的结果通常用相关系数和p值来解释。
相关系数越接近于1或-1，则表示变量之间的相关性越强；p值则用于检
验相关系数是否显著，p值越小表示相关性越显著。
总体而言，相关性分析可以帮助研究者理解变量之间的关系，从而对研究对象或现象进行更深入的探索。
SPSS数据分析—相关分析
相关系数是衡量变量之间相关程度的度量，也是很多分析的中的当中环节，SPSS 做相关分析比较简单，主要是区别如何使用这些相关系数，如果不想定量的分析相关性的话，直接观察散点图也可以。
相关系数有一些需要注意的地方：1、两变量之间存在相关，仅意味着存在关联，并不意味着因果关系。
2、相关系数不能进行加减乘除运算，没有单位，不同的相关系数不可比较3、相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响。
4、相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义相关系数的假设检验中H0：相关系数=0，变量间没有相关性H1：相关系数≠0，变量间有相关性相关系数很多，我们一般根据变量的类型进行选择，我们知道变量类型由低级到高级可以分为定类、定序、定距、定比四种类型，而变量的数据类型则可以分为连续型或者离散型，注意不要混淆一、定距、定比变量，基本上也就是连续变量一般使用pearson相关系数，也称为积差相关系数，是一种线性相关系数，使用最为广泛，适用条件是两变量需要为线性关系，并且都来自正态分布总体，且要求成对出现二、定序、定距、定比变量一般使用spearman等级相关系数也称为秩相关系数，该系数利用了变量的次序信息，而且对原始数据没有过多要求，因此比pearson相关系数使用范围更广，它利用两变量的秩次大小作为分析依据，也可以认为是基于秩次的pearson相关系数，当数据不符合pearson相关系数的要求时，可以选择使用spearman相关系数，但是如果是定距或定比变量，还是建议用pearson相关系数，spearman 相关系数的效能略低。
三、只限定序变量1.Gamma相关系数2.Kendall等级相关系数，分为τ-a，τ-b，τ-c三种3.Somer's D相关系数四、定类变量定类变量的相关性大都是根据卡方值衍生而来1、person卡方实际上也就是卡方检验2.列联系数3.φ-Phi系数4.Cramer's V系数mbda（λ）系数6.Goodman and Kruskal的Tau-y系数五、二分类变量1.相对危险度RR值2.优势比OR值=========================================================熟悉了各种相关系数的情况之后，我们来看一下在SPSS中的操作1.分析—描述性统计—交叉表此过程一般用来分析列联表的，由于数据的组成大多是列联表形式，因此该过程包含了很多种相关系数2.分析—相关—双变量此分析为简单相关分析，是最常用的相关分析。
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。
Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
下面是SPSS进行相关分析的具体步骤：1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。
2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。
3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。
4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。
5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。
6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示在输出窗口中。
相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。
需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。
如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。
同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。
以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
使用SPSS进行相关分析
使用SPSS进行相关分析
介绍
SPSS是一种广泛使用的统计分析软件，可以帮助分析者完成复杂的数据分析
任务。
在这篇文档中，我们将介绍如何使用SPSS进行相关分析。
相关分析是一种
常用的统计分析方法，用于确定两个或更多变量之间的关系。
通过相关分析，我们可以识别出变量之间的相互依赖性，从而更好地理解数据。
本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析，并且提供一些实践中可能遇到的问
题及相应的解决方案。
相关分析的基本概念
在进行相关分析之前，我们需要了解一些基本概念。
相关系数
相关系数是指两个变量之间的关系的统计测量量。
它的取值范围在-1到1之间。
相关系数为正数时，表示变量之间存在正相关关系；相关系数为负数时，表示变量之间存在负相关关系；相关系数为0时，表示变量之间不存在线性关系。
通常使
用皮尔逊相关系数来衡量两个连续变量之间的线性相关程度。
相关分析的假设
进行相关分析时，需要尝试验证一些假设。
这些假设包括：
•变量满足正态分布。
•两个变量之间的关系是线性的。
•变量的关系是稳定的。
如果这些假设不成立，相应的分析结果可能会产生误导。
使用SPSS进行相关分析
步骤1：导入数据
在进行相关分析之前，需要将数据导入SPSS中。
数据可以从数据库、Excel表
或纯文本文件中导入。
确保数据中包含需要进行相关分析的变量。
步骤2：打开相关分析界面
在SPSS主界面上方的菜单栏中选择。
SPSS-相关分析
SPSS-相关分析相关分析（⼆元定距变量的相关分析、⼆元定序变量的相关分析、偏相关分析和距离相关分析）定义：衡量事物之间，或称变量之间线性关系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变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统计关系。
相关分析的⽅法较多，⽐较直接和常⽤的⼀种是绘制散点图。
图形虽然能够直观展现变量之间的相关关系，但不很精确。
为了能够更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过计算相关系数来进⾏相关分析总体相关系数，记为ρ；样本相关系数，记为 r。
统计学中，⼀般⽤样本相关系数 r 来推断总体相关系数相关系数的取值范围在1和+1之间，即1≤r≤+1若0＜r≤1，表明变量之间存在正相关关系，即两个变量的相随变动⽅向相同；若-1≤r＜0，表明变量之间存在负相关关系，即两个变量的相随变动⽅向相反；当|r| =1时，其中⼀个变量的取值完全取决于另⼀个变量，两者即为函数关系；若 r= +1，表明变量之间完全正相关；若 r= -1，表明变量之间完全负相关。
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他⾮线性关系的可能。
根据经验可将相关程度分为以下⼏种情况：若r≥0.8 时，视为⾼度相关若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程度极弱，可视为不相关⼆元变量的相关分析是指通过计算变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进⾏分析。
1.⼆元定距变量的相关分析定义：通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进⾏分析。
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。
Pearson简单相关系数⽤来衡量定距变量间的线性关系对Pearson简单相关系数的统计检验是计算t统计量SPSS操作2.⼆元定序变量的相关分析定序变量：⼜称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它取值的⼤⼩能够表⽰观测对象的某种顺序关系（等级、⽅位或⼤⼩等）Spearman和Kendall's tua-b等级相关系数⽤以衡量定序变量间的线性相关关系，它们利⽤的是⾮参数检验的⽅法。
SPSS中的相关分析及假设检验
SPSS中的相关分析及假设检验相关分析和假设检验是统计学中常用的方法。
在SPSS中，相关分析可以用来探究两个或多个变量之间的关系。
而假设检验可以用来验证研究者对一个或多个总体参数的假设。
相关分析是用来确定两个或多个变量之间的关系的统计方法。
SPSS 中可以通过选择菜单中的“相关”选项来进行相关分析。
在弹出的对话框中，用户可以选择要进行相关分析的变量，以及选择所需的统计指标。
最常用的统计指标是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），可以用来度量两个连续变量之间的线性关系。
除了皮尔逊相关系数外，还可以选择斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），用于度量两个有序变量之间的关联。
在进行相关分析时，我们还需要对相关系数进行显著性检验，以确定相关系数是否显著不为零。
SPSS会自动计算相关系数的显著性水平（p-value）。
p-value小于我们预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为相关系数显著不为零。
接下来，我们将介绍SPSS中常用假设检验的方法。
假设检验用于验证研究者对一个或多个总体参数的假设。
常用的假设检验方法包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析等。
单样本t检验用于检验一个总体均值是否等于一个给定的值。
SPSS 中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“单样本t检验”进行单样本t检验。
在弹出的对话框中，用户需要输入要进行检验的变量和给定的均值。
SPSS会给出t值、自由度和p值等统计结果。
如果p值小于我们设定的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为总体均值与给定值存在显著差异。
独立样本t检验用于检验两个独立样本的均值是否相等。
SPSS中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“独立样本t检验”进行独立样本t检验。
在弹出的对话框中，用户需要输入两个独立样本的变量。
spss相关分析操作过程
相关分析定义相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系，才有可能有回归关系。
分析过程相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系。
1.在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况2.首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)3.接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)4.最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于则表示关系紧密);相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，默认使用Pearson相关系数。
除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。
三个相关系数的区别如下表格：如果多个量表题表示一个维度，可使用“生成变量”的平均值功能。
将多个量表题合并成一个整体维度。
分析结果格式1（当仅放入一个框中时）：* p< ** p<格式2（两个框均放置项时）：* p< ** p<*备注：通常情况下会使用格式1，如果希望格式2，则右侧两个框中均需要放置分析项。
单从相关分析方法角度看，其并不区分X和Y，但从实际意义上看，通常是研究X和Y的相关关系。
相关分析案例Contents1 背景 (4)2 理论 (4)3 操作 (5)4 SPSSAU输出结果 (7)5 文字分析 (8)6 剖析 (8)1背景研究“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”分别与“淘宝商家满意度”，“淘宝忠诚度”之间的关系情况，此句话中明显的可以看出“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”这两项为X；而“淘宝商家满意度”，“淘宝忠诚度”这两项为Y。
2理论相关分析是研究两个定量数据之间的相关关系情况，以及相关分析是研究有没有关系。
如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。
SPSS-第10单元-因素分析
第10页，共58页。
在研究中，因子分析得到的结果经常用于综合 判定。
第55页，共58页。
小结
SPSS应用
因子分析是由Charles Spearman在1904年 首次提出，其在某种程度上可以被看成是主成 分分析的推广和扩展。因子分析就是用少量几 个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以 较少的几个因子反应原资料的大部分信息的统 计方法。
第27页，共58页。
SPSS应用
第28页，共58页。
9.1.7 计算因子得分
SPSS应用
计算因子得分是因子分析的最后一步。因子变 量确定以后，对每一样本数据，希望得到它们在不 同因子上的具体数据值，这些数值就是因子得分， 它和原变量的得分相对应。有了因子得分，在以后 的研究中，就可以针对维数少的因子得分来进行。
SPSS应用
图9-3 “Factor Analysis：Descriptives”对话框
第35页，共58页。
SPSS应用
图9-4 “Factor Analysis：Extraction”对话框
第36页，共58页。
SPSS应用
图9-5 “Factor Analysis：Rotation”对话框
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SPSS应用
第30页，共58页。
SPSS应用
9.2 SPSS中实现过程
9.2.1 SPSS中实现步骤
第10章-SPSS的聚类分析
4、在Cluster框中选择聚类类型。其中Cases表示 进行Q型聚类（默认类型）；Variables表示进 行R型聚类。
5、在Display框中选择输出内容。其中Statistics 表示输出聚类分析的相关统计量；Plot表示输出 聚类分析的相关图形。
(4 4.5)2 ) (8 8.5)2
(6 6)2
(5 4.5)2
)
4.12
8.5
6
4.5
8.5
6
4.5
Phi方（Phi-Square measure）距离
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
7
3、二值（Binary）变量个体间距离的计 算方式
– 简单匹配系数（Simple Matching） – 雅科比系数（Jaccard）
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 73 66 , 68 64 )
k
Block距离 xi yi 73 66 68 64 i1
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
6
2、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离
姓名
选修课门数 （期望频数）
专业课门数 （期望频数）
得优门数 （期望频数）
合计
张三
9（8.5）
6（6）
4（4.5）
19
李四
8（8.5）
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第10章SPSS的聚类分析1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求：1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。
3）绘制各类的科研指标的均值对比图。
4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离，组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……结果：凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 21 26 30 328.189 0 0 22 26 29 638.295 1 0 73 20 25 1053.423 0 0 54 4 12 1209.922 0 0 155 8 20 1505.035 0 3 66 8 16 1760.170 5 0 97 24 26 1831.926 0 2 108 7 11 1929.891 0 0 119 5 8 2302.024 0 6 2210 24 31 2487.209 7 0 2211 2 7 2709.887 0 8 1612 22 28 2897.106 0 0 1913 6 23 2916.551 0 0 1714 10 19 3280.752 0 0 2515 4 21 3491.585 4 0 2116 2 3 4229.375 11 0 2117 6 13 4612.423 13 0 2018 9 18 5377.253 0 0 2519 14 22 5622.415 0 12 2420 6 15 5933.518 17 0 2321 2 4 6827.276 16 15 2622 5 24 7930.765 9 10 2423 6 27 9475.498 20 0 2624 5 14 14959.704 22 19 2825 9 10 19623.050 18 14 2726 2 6 24042.669 21 23 2827 9 17 32829.466 25 0 2928 2 5 48360.854 26 24 2929 2 9 91313.530 28 27 3030 1 2 293834.503 0 29 0将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。
怎么用SPSS进行相关分析
怎么用SPSS进行相关分析相关分析是一种用来确定两个或多个变量之间关系的统计方法，其中一个比较常见的使用软件是SPSS。
在SPSS中进行相关分析包括计算相关系数以及进行显著性检验。
以下是一步一步的指导，如何使用SPSS进行相关分析。
第一步：导入数据首先，打开SPSS软件，然后导入要进行相关分析的数据集。
点击“文件”菜单，选择“打开”子菜单，然后选择数据集的位置并导入数据。
第二步：选择变量在SPSS中，要选择进行相关分析的变量，首先需要将这些变量放入一个变量列表中。
点击顶部菜单的“数据”选项，然后选择“选择变量”。
在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并将它们添加到变量列表中。
可以通过按住Ctrl键同时点击变量名称，以选择多个变量。
在SPSS中进行相关分析的最常用方法是使用“相关”功能。
点击顶部菜单的“分析”选项，然后选择“相关”子菜单。
在弹出的对话框中，将要进行相关分析的变量从“可用变量”框拖放到“相关变量”的框中。
然后，可以选择计算Pearson相关系数或Spearman相关系数，也可以选择计算双尾还是单尾显著性。
点击“确定”按钮后，SPSS将计算相关系数，并在输出窗口中显示结果。
第四步：解释结果分析结果将显示在输出窗口中。
可以找到Pearson相关系数（或Spearman相关系数）和相应的显著性水平。
Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。
通过分析结果，可以得出结论并解释变量之间的关系。
可以引用结果中的显著性水平，以确定变量之间的关系是否具有统计学意义。
第五步：可视化结果（可选）如果需要，可以使用SPSS的绘图功能可视化相关分析的结果。
点击顶部菜单的“图表”选项，然后选择适当的图表类型，例如散点图或线图。
通过分析图表，可以更直观地观察变量之间的关系。
总结：使用SPSS进行相关分析通常包括导入数据、选择变量、进行相关分析、解释结果以及可视化结果。
SPSS学习之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验
SPSS学习笔记之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验一、相关分析方法的选择及指标体系（一）两个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较大的影响（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。
但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。
（二）有序分类变量的相关分析有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。
常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c等。
（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。
根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
（1）交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
（2）“相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。
（3）“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。
（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
（5）Kappa：为内部一致性系数。
（6）风险：给出OR或RR值。
统计分析与spss的应用第三版第章课后习题详细答案（docX页）
统计分析与spss的应用（第三版）第10章课后习题详细答案1、（1）聚类分析的第1步，1号样本（广西瑶族）和3号样本（广西侗族）聚为一小类，它们的个体距离（欧氏距离）是3.722，这个小类将在下面第2步用到。
聚类分析的第2步，8号个体（贵州苗族）与第1步聚成的小类（1号和3号聚成的小类）又聚成一小类，它们的距离（个体与小类的距离，采用组间平均链锁距离）是9.970，这个小类将在下面第4步用到。
聚类分析的第3步，5号样本和7号样本聚成小类，它们的距离（个体与个体的距离）是11.556，这个小类将在第5步用到。
聚类分析的第4步，6号与第2步形成的小类（1号3号8号聚成的小类）聚为小类，它们的距离（个体与小类的距离）为18.607，这个小类将在第6步用到。
聚类分析的第5步，4号样本与第3步聚成的小类聚为小类，它们的距离（个体与小类的距离）为20.337，这个小类将在第6步用到。
聚类分析的第6步，第4步聚成的小类与第5步聚成的小类聚成小类，它们的距离（小类与小类的距离，采用组间平均链锁距离）是22.262，这个小类将在下面第7步中用到。
聚类分析的第7步，2号样本与第6步中聚成的小类聚成小类。
它们的距离（个体与小类的距离）是31.020。
经过7步，8个样本最后聚成了一大类。
(2)(3) 广西瑶族与广西侗族、贵州苗族、基诺族为一类，土家族与崩龙族、白族为一类，湖南侗族自成一类2、（1）凝聚状态表随着类数目不断减少，类间距离在逐渐增大。
3类后，聚间距离迅速增大，形成极为平坦的碎石路。
所以考虑聚成3类。
（2）北京自成一类，江苏广东上海湖南湖北聚为一类，剩余的聚省为一类。
（3）（4）通过该表可以看出,，对应P值-小于0.005，所以各指数的均值在3类中的差异是显著的。
3、答：聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏”程度的。
从各种距离的定义来看，数量级将对距离产生较大的影响，并影响最终的聚类结果。
进行层次聚类分析时，为了避免上述问题，聚类分析之前应首先消除数量级对聚类的影响，对数据进行标准化就是最常用的方法。
spss相关性分析
spss相关性分析SPSS相关性分析在统计学领域中起着重要的作用。
通过该方法，我们可以了解两个或多个变量之间是否存在某种关联、这种关联的强度如何，以及这种关联是否具有统计学上的显著性。
相关性分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并为我们提供基础数据来进行更深入的研究和预测。
本文将重点讨论SPSS相关性分析的原理、使用方法和结果解读。
首先，我们来了解一下相关性的概念。
相关性是指两个或多个变量之间的关系程度。
当两个变量的值在一定程度上随着彼此的变化而变化时，我们就说它们之间存在相关关系。
相关性的强度可以从零到一之间的相关系数来衡量，其中零表示无关，一表示完全正相关，负一表示完全负相关。
SPSS是一款功能强大的统计软件，具有广泛的应用领域。
在进行相关性分析之前，我们需要确保数据已经导入SPSS中，并且变量是数值型的。
接下来，我们可以按照以下步骤进行相关性分析。
第一步是选择相关性分析。
在SPSS软件中，我们可以通过导航菜单选择“分析”->“相关”->“二变量”来进行分析。
第二步是选择变量。
在相关性分析中，我们需要选择需要进行分析的两个变量。
可以通过将变量从“可用变量”框中拖动到“相关变量”框中来选择变量。
第三步是确定其他选项。
在进行相关性分析之前，我们可以选择一些其他选项来获取更多的统计信息。
比如，我们可以选择“描述性统计”，以获得平均值、标准差等信息。
我们还可以选择“双尾检验”或“单尾检验”来确定相关关系的显著性。
第四步是进行分析和解读结果。
一旦我们完成了选择变量和其他选项，就可以点击“确定”按钮开始进行分析。
SPSS会生成相关系数和p值，用于衡量两个变量之间的关系和显著性。
相关系数的取值范围为-1到1，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。
p值小于0.05被认为是显著的，这意味着两个变量之间的关系不是由于偶然发生的。
通过以上步骤，我们可以在SPSS中进行相关性分析，并获得相关系数和显著性水平。
相关性分析spss
相关性分析spss
相关性分析是根据两个变量间数据之间相关性的强弱程度，是探
究两个变量之间因果关系的一种统计分析方法。
相关性分析可以通过
线性回归分析，来检验随机变量的负相关，正相关和弱相关等，从而
发现两个变量之间的关系，确定哪些变量之间有某种关系。
一般来说，使用相关性分析的软件工具有回归分析用的SPSS，广为应用于社会，心理，政治和管理类领域的调查和研究，通常用来研
究两个不同变量之间的关系，SPSS是一款统计软件，具备完善的图形
和文字统计报告，可以将统计数据以准确的方式计算、图形化、展示，可以为研究者提供比较准确的结果。
使用SPSS统计软件可以对多个变量间的关系进行分析。
对定量
变量的相关性分析可以采用皮尔逊积矩相关系数法，对定性变量的相
关性分析可以采用卡方检验相关系数法，进行分析，显示出变量之间
的相关性。
基于SPSS软件运行相关性分析可以根据图形分析，定量统计分
析和定性统计分析三种方式来应用。
其中，图形分析方法可以对关联
强弱的变量进行可视化，定量统计分析确定定量变量的相关系数，定
性统计分析既可以检验定量变量之间的相关性，也可以检验定性变量
之间的相关性等操作，都可以根据用户的需求，在SPSS软件中自由操
作满足用户的需求。
总之，SPSS软件具有相关性分析的功能，它可以为研究者提供精确、准确、可读性高和速度快的结果，通过定量变量与定性变量之间
的分析，可以更好地帮助研究者了解不同变量间的关系，做出更准确
灵活的研究决策。
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第10章相关分析 (225)1 双变量相关分析 (225)1.1 双变量相关分析的数据特征 (225)1.2 皮尔逊相关系数 (225)1.3 肯德尔相关系数 (228)1.4 例题3 (230)2 偏相关关系 (232)2.1 偏相关关系 (232)2.2 例题 (232)3 距离相关分析 (234)3.1 特征 (234)3.2 主要参数 (235)3.3 例题 (235)3.4 实例介绍 (237)第10章相关分析相关分析是研究变量之间关系密切程度的一种统计方法，包括双变量相关分析、偏相关分析和距离相关分析。
1 双变量相关分析1.1 双变量相关分析的数据特征当某一个事物存在着多个变量时，而各个变量之间呈数量关系时，可以用双变量相关分析来研究，并做出统计学推断。
双变量相关分析可以输出两两变量之间的相关系数，相关系数的种类有皮尔逊相关系数、肯德尔相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
1.2 皮尔逊相关系数X和Y有线性函数关系，两变量间的相关系数是+1～-1，相关系数没有单位。
1.2.1 例题133名产妇进行产前检查，测定X1-X6六项指标，试计算X1-X4的皮尔逊相关系数。
1.2.2 SPSS过程Data，analyze，correlate，打开bivariate对话框，选择x1-x4→variables，选择pearson 相关系数，two-tail，flag significant correlations，打开options对话框，means and standard deviations，exclude case pairwirs，continue，ok.two-tail，双尾检验；Flag significant correlations：用星号显示有显著性相关的相关系数；Exclude case pairwirs：剔除有缺失值的配对变量；Cross-product deviations and covarances：显示每一对变量的离均差交叉积与协方差。
22533名产妇6项形态指标（只列出部分数据）X1 X2 X3 X4 X5 X623.00 27.00 17.00 8.50 9.30 1.4024.00 25.00 18.00 8.00 9.30 2.5521.00 23.00 16.50 7.00 8.70 2.6024.00 27.00 18.00 8.00 11.30 2.6023.00 26.00 18.00 6.50 10.70 2.6524.00 27.00 19.00 9.00 11.00 2.7024.00 25.00 17.50 7.00 9.30 2.7023.00 25.00 17.00 6.00 8.30 2.7524.00 26.00 17.00 8.00 8.70 2.8024.00 25.00 18.00 8.00 10.20 2.8022.00 24.00 17.50 7.00 10.70 2.90 1.2.3 SPSS主要对话框1.2.4 运行结果和分析226Descriptive StatisticsMean Std. Deviation NX1 23.6515 1.2021 33X2 25.9394 1.3155 33X3 17.5909 0.9799 33X4 7.8485 0.6433 33CorrelationsX1 X2 X3 X4X1 Pearson 1.000 0.796** 0.684** 0.283Sig. . 0.000 0.000 0.110Sum 46.242 40.303 25.795 7.008Covariance 1.445 1.259 0.806 0.219N 33 33 33 33X2 Pearson 0.796** 1.000 0.617** 0.441*Sig. 0.000 . 0.000 0.010Sum 55.379 25.432 11.947Covariance 1.259 1.731 0.795 0.373N 33 33 33 33X3 Pearson 0.684** 0.617** 1.000 0.171Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 . 0.341Sum 25.795 25.432 30.727 3.455Covariance 0.806 0.795 0.960 0.108N 33 33 33 33X4 Pearson 0.283 0.441* 0.171 1.000S ig. (2-tailed) 0.110 .010 0.341 .Sum 7.008 11.947 3.455 13.242Covariance 0.219 0.373 0.108 0.414N 33 33 33 33** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).上述第一个表是相关分析变量的描述统计量。
第二个表是描述两两变量之间的3个统计量，1，皮尔逊相关系数，2，双尾T检验227结果，3，观测量数。
1.3 肯德尔相关系数1.3.1 特征肯德尔相关系数是一种非参数测度，它是根据数据的秩，而不是根据实际数据计算的。
例如，不能计算宗教信仰与颜色之间的相关系数。
当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始资料是用等级表示时易用肯德尔相关系数进行分析。
1.3.2 例题一些环状化合物的分子量与用药后大白鼠24小时胆汁排泄量。
试问分子量与大白鼠胆汁排泄量有无相关关系。
1.3.3 SPSS过程data大鼠胆汁排泄，Analyze，correlate，bivariate，选择value，excrete→variables，选择pearson，two-tail，flag significant correlations, 再选择Kendall's tau-b，open options 对话框，选择means and standard deviations, cross-product deviations and covarances，缺失值处理采用exclude case pairwirs，continue，ok。
1.3.4 结果和结果分析相关分析变量的描述统计量（Descriptive Statistics）228Mean Std. Deviation N分子量287.60 126.60 10排泄量64.70 34.08 10结果分析，9-3是；9-4，皮尔逊相关系数分析结果；肯德尔等级相关系数，tau-b=0.539,p<0.05。
说明value和excrete有等级相关关系。
皮尔逊相关系数（Correlations）分子量排泄量分子量Pearson 1.000 0.726Sig. . 0.017Sum 144256.40 28201.800Covariance 16028.489 3133.533N 10 10排泄量Pearson 0.726 1.000Sig. 0.017 .Sum of 28201.80 10452.10Covariance 3133.533 1161.344肯德尔等级相关系数（Correlations）分子量排泄量Kendall's tau_b 分子量Correlation 1.000 0.539*Sig. . 0.031N 10 10排泄量Correlation 0.539* 1.000Sig. 0.031 .2291.4 例题31.4.1 数据营养状况评价资料116名儿童的副食品供应与营养状况评价资料，试问副食品供应与营养状况有无相关关系。
副食品供应与营养状况评价资料见下表。
appraisefoodbad normal goodmuch 4 20 6little 7 38 411.4.2 SPSS数据food appraise frequence1.00 1.00 4.001.002.00 20.001.00 3.00 6.002.00 1.00 7.002.00 2.00 38.002.003.00 41.001.4.3 主要对话框data 营养状况评价，data，weight cases，打开加权对话框选择count→frequency，ok。
1.4.4 data 营养状况评价Analyze，correlate，bivariate，food,appraise→variables。
选择Kendall's tau-b/two-tail，230Spearman's rho，选择flag significant correlations。
open options对话框，选择means and standard deviations和cross-product deviations and covarancs，exclude case pairwise，continue ok。
1.4.5 SPSS结果Correlationsfood 评价Kendall's tau_b food Correlation Coefficient 1.000 0.229*Sig. (2-tailed) . 0.011N 116 116评价Correlation Coefficient 0.229* 1.000Sig. (2-tailed) 0.011 .N 116 116Spearman's rho food Correlation Coefficient 1.000 0.237*Sig. (2-tailed) . 0.010N 116 116评价Correlation Coefficient 0.237* 1.000Sig. (2-tailed) 0.010 .N 116 116* Correlation is significant at the0.05 level (2-tailed).结果分析，肯德尔等级相关系数，tau-b=0.229，p<0.05。
说明食品供应与营养状况有相关关系。
2312 偏相关关系2.1 偏相关关系用于计算在控制其他变量情况下，两变量之间的线性关系的偏相关系数，此模块还计算零阶相关系数（即简单相关系数，皮尔逊相关系数）矩阵，以及矩阵所产生的偏相关系数、自由度和显著性。
2.2 例题（1）data partial调查29名儿童身高(X1)，体重(X2)和肺活量(Y)，试计算简单相关关系，当体重X2被控制时，试计算身高X1和肺活量Y的偏相关系数。