SPSS中的相关分析及假设检验
《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
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典型相关分析
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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统计分析三大检验回归诊断因子分析知识
• 旋转后的各个因子 的含义更加突出。 每个公因子都有反 映几个方面的变动 情况。
• 第一个公因子反映 交大载荷的有外商、 国有、港澳台、股 份制、集体经济单 位；第二个有联营 经济单位；第三个 则是其他经济单位。
• 该表列出来采用回 归法估计得因子得 分系数。根据表中 的内容可写出因子 得分系数。
实例分析：全国各地区不同所有制单位平均 收入排名
• 下图是全国各地区不同所有制单位平均收入情况，具体包 括国有经济单位、集体经济单位、联营经济单位等7个部 分。利用主成分分析探讨各地区按所有制类别分类的排名。
• 进行因子分析前，可以 计算相关系数矩阵、巴 特李特球度检验和KMO 检验等方法来检验候选 数据是否适合采用因子 分析。
因子分析：主成分分析的内在原理和过程
• 方法概述：因子分析法就是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把 一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量 统计分析方法。
• 基本思想：对原始的数据进行分类归并，将相关比较密切的变量分别 归类，归出多个综合指标，这些综合指标互不相关，即它们所综合的 信息互相不重叠。这些综合指标就称为因子或公共因子，就能相对容 易地以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。
模型汇总即对方程拟合情况的描述， R方就是自变量所能解释的方差在 总方差中所占的百分比，值越大说 明模型的效果越好。案例计算的回 归模型中R方等于0.994，模型拟合 效果较好。
• 方差分析表是对 回归模型进行方 差分析的检验结 果，主要用于分 析整体模型的显 著性。可以看到
方差分析结果中F 统计量等于4123， 概率p,0.000小于 显著性水平0.05， 所以该模型是有 统计学意义的， 人均可支配收入 与人均消费性支 出之间的线性关
spss分析方法
spss分析方法SPSS分析方法。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。
本文将介绍SPSS的基本分析方法，包括数据导入、描述统计、假设检验和回归分析等内容，希望能够帮助读者更好地使用SPSS进行数据分析。
首先，我们需要将数据导入SPSS软件中进行分析。
在导入数据之前，我们要确保数据的格式正确，包括缺失值的处理、变量的命名和数据类型的设置等。
在SPSS中，可以通过“文件”-“打开”命令来导入数据文件，选择正确的文件格式并指定变量类型，完成数据的导入工作。
接下来，我们可以进行描述统计分析，了解数据的基本特征。
在SPSS中，可以使用“分析”-“描述统计”命令来进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、最大最小值和频数分布等。
通过描述统计分析，我们可以快速了解数据的分布情况，为后续的假设检验和回归分析提供参考。
在进行假设检验时，我们需要选择合适的统计方法来验证研究假设。
在SPSS 中，可以使用“分析”-“比较均值”命令进行t检验或方差分析，也可以使用“分析”-“相关”命令进行相关性分析。
在进行假设检验时，需要注意选择合适的统计方法和显著性水平，并对结果进行解释和推断。
此外，回归分析是SPSS中常用的数据分析方法之一。
通过回归分析，我们可以探索自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
在SPSS中，可以使用“回归”命令进行线性回归分析，也可以进行多元回归分析和逐步回归分析。
在进行回归分析时，需要注意变量的选择和模型的解释，合理地分析结果并进行推断。
综上所述，SPSS是一款强大的统计分析软件，具有丰富的分析方法和功能。
通过本文的介绍，希望读者能够掌握SPSS的基本分析方法，合理地运用SPSS进行数据分析，为研究和决策提供可靠的统计依据。
当然，SPSS作为一款专业的统计软件，还有很多高级的分析方法和技巧，需要读者进一步深入学习和实践。
SPSS第10章相关分析
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。
spss假设检验
SPSS假设检验1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种非常常用的统计软件，被广泛应用于社会科学研究中。
其中，假设检验是SPSS中常用的统计方法之一，用于验证研究者对总体或样本的某种假设。
2. 假设检验的概念假设检验是统计学中的一种重要方法，用于判断一个统计推断是否与样本数据一致。
在假设检验中，通常会提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后根据样本数据对两个假设进行检验，以确定是否拒绝原假设，从而对总体进行推断。
3. SPSS中的假设检验SPSS中提供了丰富的假设检验方法，涵盖了多种统计推断的情况。
下面将介绍几种常见的假设检验方法。
3.1 单样本 t 检验单样本 t 检验用于判断一个样本的均值是否与一个已知的常数有显著性差异。
在SPSS中，进行单样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。
2.选择变量：选择要进行 t 检验的变量。
3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“单样本 t 检验”。
4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。
5.查看结果：SPSS将显示 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。
3.2 独立样本 t 检验独立样本 t 检验用于判断两个独立样本的均值是否存在显著性差异。
在SPSS中，进行独立样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。
2.选择变量：选择需要进行对比的两个变量。
3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“独立样本 t 检验”。
4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。
5.查看结果：SPSS将显示独立样本 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。
3.3 配对样本 t 检验配对样本 t 检验用于判断同一组个体在两个不同时间点或条件下的均值是否存在显著性差异。
用SPSS做相关性分析的入门操作步骤
概述：自变量是连续变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？自变量是分类变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？自变量是连续变量，因变量是分类变量，怎么做相关性分析？注：还有其他可替代的分析方法，但效果基本一致。
1、线性回归（自变量连续变量，因变量连续变量）（1）步骤：分析-回归-线性（2）数据处理：i对变量取lg：对连续变量取lg再做回归，用于检验非线性相关关系。
ii均值中心化：先求均值：数据-分类汇总-把变量放到“汇总变量-变量摘要”里。
再进行均值中心化：转换-变量计算-“变量-均值”-得出中心化的新变量。
2、比较均值“独立样本T检验”（自变量分类变量，因变量连续变量）步骤：分析-比较均值-独立样本T检验-因变量放“检验变量”，自变量放“分组变量”，然后定义组-确定结果解读：关注点：看“Sig.(双侧)”是否小于0.05。
3、logistic回归（自变量连续变量，因变量分类变量）步骤：分析-回归-二元logistic-自变量放“协变量”-“选项”点Hosmer-Lemeshow 拟合度（类似于R方）结果解读：（1）模型拟合= Hosmer 和 Lemeshow 检验 =步骤卡方df Sig.1 24.641 8 .002关注点：卡方越小，Sig.越高，说明模型拟合度越高。
关注点：看变量的显著性水平是否小于0.05。
4、列联表分析（自变量分类变量，因变量分类变量）步骤：分析-描述统计-交叉表-自变量放“列”，因变量放“行”-“统计量”点“卡方”-“单元格”点“百分比-行”结果解读：卡方检验值df 渐进 Sig. (双侧)精确 Sig.(双侧)精确 Sig.(单侧)Pearson 卡方 3.245a 1 .072连续校正b 2.900 1 .089似然比 3.313 1 .069Fisher 的精确检验.077 .043 有效案例中的 N 1084a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。
如何在spss上进行假设检验
当两样本的方差齐时，看第一行。不齐，看第二行。Sig与0.1?
四、完全随机设计方差分析
1、检验是否满足正正态性、方差齐性
Analyze------desctiptive statistic -------explore-------plots-------none normality plots with tests (正态性）、untransformed(组间方差齐性检验)(选择相应的dependent list、factor list)----ok
一、独立样本t检验
1、先做正态性检验
Analyze------DescriptiveStatistics-------Explore：选择Plots------Normality plots with Tests------Continue------ok
观察上述操作得出的表中sig与0.2的比较，大于0.2满足正态性，否则，不满足。
3、两组间多重比较
Analyze-----Nonparametric Tests----Legacy Dialogs----2 Independent Samples----选入相应的Test Variable List（应变量）和Grouping Variable选好要比较的两组放在前后相应的位置，两两依次比较---- Mann-Whitney U检验----OK
4、多重比较
Analyze----General Linear Model---- Univariate----Post Hoc----block(区组)----group（处理）------ Bonferroni---- Continue------OK
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。
用SPSS进行相关分析的典型案例
数据预处理
缺失值处理
对于缺失值，可以采用删除缺失样本、均值插补、多重插补等方法进行处理。在本案例中，由于缺失值较少，采用删 除缺失样本的方法进行处理。
异常值处理
对于异常值，可以采用箱线图、散点图等方法进行识别和处理。在本案例中，通过箱线图发现存在少数极端异常值， 采用删除异常样本的方法进行处理。
数据标准化
06
典型案例三：经济学领域 应用
案例背景介绍
研究目的
探讨某国经济增长与失业率之间的关系 。
VS
数据来源
采用某国统计局发布的年度经济数据，包 括GDP增长率、失业率等指标。
SPSS操作步骤详解
1. 数据导入与整理 将原始数据导入SPSS软件。 对数据进行清洗和整理，确保数据质量和准确性。
SPSS操作步骤详解
显著性检验
观察相关系数旁边的显著性水平 （p值），判断相关关系是否具有 统计显著性。通常情况下，p值小 于0.05被认为具有统计显著性。
结果讨论
结合相关系数和显著性检验结果 ，讨论社会经济地位与心理健康 之间的关系。例如，可以探讨不 同教育水平或职业对心理健康的 影响，以及这种关系在不同人群 中的差异。
关注SPSS输出的显著性检验结果。如 果P值小于设定的显著性水平（如 0.05），则认为药物剂量与症状改善 程度之间的相关性是显著的，即两变 量之间存在统计学意义的关联。
结合专业背景和实际情境，对结果进 行解释和讨论。例如，如果药物剂量 与症状改善程度呈正相关且相关性显 著，可以认为增加药物剂量有助于改 善患者症状。同时，需要注意结果的 局限性和可能的影响因素，以便为医 学实践提供有价值的参考信息。
提出政策建议或未来研究方向，以促进经济增长和降 低失业率。
SPSS中的相关分析及假设检验
相关分析及假设检验 spss1.概念变量之间相关;但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系..相关关系是普遍存在的;函数关系仅仅是相关关系的特例..事物之间有相关关系;不一定是因果关系;也可能仅是伴随关系;但是事物之间有因果关系;则两者必然相关..相关分析用于分析两个随机变量的关系;可以检验两个变量之间的相关度或多个变量两两之间的相关程度;也可以检验两组变量之间的相关程度偏相关分析是指在控制了其他变量的效应以后;对两个变量相关程度的分析..、2.皮尔逊积差相关系数pearson product－moment correlation coefficient变量之间的相关程度由相关系数来度量;pearson相关系数是应用最广的一种..它用于检验连续型变量之间的线性相关程度2.1前提假设1正态分布皮尔逊积差相关只适用于双元正态分布的变量;即两个变量都是正态分布; 注意只有pearson要求正态分布如果正态分布的前提不满足;两变量间的关系可能属于非线性相关2样本独立样本必须来自总体的随机样本;而且样本必须相互独立3替换极值变量中的极端值如极值、离群值对相关系数的影响较大;最好加以删除或代之以均值或中数2.2相关分析的前提假设检验一般情况下是对是否满足正态分布进行检验;对于正态分布的检验有好几种方法;总的可分为非参数检验和图形检验法1非参数检验法spss中的1－sample K－S检验;检验样本数据是否服从某种特定的分布;方法有三种a. Asymptotic only 是一种基于渐进分布的显著性水平的检验指标;通常显著性水平小于0.05则认为显著;适用于大样本..如果样本过小或分布不好;该指标的适用性会降低b.Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计;适用于样本过大无法使用渐进方法估计显著性水平的情况;可以不必依赖渐近方法的假设前提c.Exact 精确计算观测结果的概率值;通常小于0.05即被认为显著;表明横变量和列变量之间存在相关;同时允许用户键入每次检验的最长时间显著;可以键入1到9999999999之间的数字;但只要一次检验超过指定时间的30分钟;就应该用monte carlo假设是服从某种分布所以如果计算出的值比如Asymp. Sig 小于0.05;那么拒绝原假设;说明样本为非正态分布;否则值越大越服从某种分布单样本K－S首先计算每一阶段实际值与观察值的差异值;再计算每一阶段差异值的绝对值Z;即K－S的Z值;Z值越大;样本服从理论分布的可能性越小还有一个是2 －sample Kolmogorov—Smirnov用于检验2个样本的分布是相同的假设2图形法spss中grapha.Q－Q正态检验图图中横坐标为实际观测值;纵坐标为正态分布下的期望值;如果实际观测值取自正态分布的整体;那么图中所示的落点应该分布在趋势线的附近;并且应该表现出一定的集中趋势;即平均数附近应该聚集较多的落点;越靠近两个极端落点越少..此外还输出一种无趋势正态检验图;横坐标为观测值;纵坐标为观测值于期望值的差值..在符合正态分布的情况下;图中的落点应该分布在中央横线的附近;甚至完全落到这条横线上;而且也应表现出集中在平均数周围的趋势..如果需要正态分布;应该考虑对数据进行必要的变换b.P－P图判断方式和qq图相同c.直方图根据直方图的形状来判断是否为正态分布d.箱式图boxplot箱式图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值方框中的粗黑横线为中位数;方框之外的上下两条细横线成为须线;是除了离群值和极值之外的最大值和最小值..符合正态分布的情况下;箱式图应该是以中位线为轴上下对称的;并且上下须线之间的距离应该是盒距方框上下边缘的三倍左右;Binomial test 二项分布检验该过程用于检验的假设是一个来自二项分布的总体的变量具有指定事件发生的概率;该变量只能有两个值例如检验组装生产线上一种工件的废品率为1/10 即P=0.1可以抽取300 个工件;查看并记录每个工件是否是废品;使用本过程检验这个概率3.spss中相关分析过程analyze－correlate－bivariate相关分析的检验：检验的假设是总体中两个变量之间的相关系数为0.一般情况下我们给出假设成立概率p的阈值为0.05;当概率p小于0.05时;认为原假设不成立;否则接受原假设;认为两个变量之间的相关系数为0spss中进行相关分析有三种方法a.pearson 积差相关计算相关系数并作显著性检验;适用于两列变量都为正态分布的连续变量或等间距测度的变量b.kendall tau－b等级相关计算相关系数并作显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于检验等级变量之间的关联程度秩相关c.spearman 等级相关计算相关系数并做显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况..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Spearman 或Kendall相关一般情况下我们都某人数据服从正态分布;采用pearson相关系数等级相关系数等级相关系数;又称顺序相关系数;它也是描述两要素之间相关程度的一种统计指标..等级相关系数是将两要素的样本值按照数值的大小顺序排列为此;以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量..例如x y有n对样本值;记R1代表x的位次序号;R2代表y的序号位次代表x y同一组样本的位次差的平方和;他们的等级相关系数为显著性检验类型two－tailed 双尾检验选项当事先不知道相关方向正相关还是负相关时选择此项One tailed 单尾检验选项如果事先知道相关方向可以选择此项Flag significant Correlations 复选项如果选中此项输出结果中在相关系数数值右上方使用* 表示显著水平为0.05 用** 表示其显著水平为0.01计算相关系数是;为了方便起见;通常采用如下公式：在spss中进行相关分析时;自动会输出一个显著性sig的值;值越大越显著a0.05 0.01n—2125 0.174 0.228150 0.159 0.208200 0.138 0.181300 0.113 0.148400 0.098 0.1281000 0.062 0.081表中f表示自由度为n－2;a代表不同的置信水平公式p=｛｜r｜＞ra｝=a 的意思是当所计算的相关系数r 的绝对值大于在a 水平下的临界值ra 时;两要素不相关即ρ=0的可能性只有a此外还有一个t双侧检验的相关系数阈值也可以用t 统计量检验t值大于查表的t时;说明相关系数显著附录3 t分布临界值tg表P{|t|≥ta}=a自由度A=0.05 A=0.05 A=0.10 自由度A=0.01 A=0.05 A=0.101 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 63·6579·9255·8414·6044·0323·7073·4993·3553·2503·1693·1063·0553·0122·9772·9472·9212·89812·7064·3033·1822·7762·5012·4472·3652·3062·2622·2282·2012·1792·1002·1452·1312·1202·1106·3142·9202·3532·1322·0151·9431·8951·8601·8331·8121·7961·7821·7711·7611·7531·7461·740181920212223242526272829304060120002·8782·8612·8452·8315·8192·0872·7972·782·7792·7712·7632·7562·7502·7042·6602·6172·5762·1012·0932·0862·0802·0742·0692·0642·0602·0562·0522·0482·0452·0422·0212·0001·9801·9601·7341·7291·7251·7211·7171·7141·7111·7081·7061·7081·7011·6991·6971·6841·6711·6581·645进行t检验时用上面两个表都可以;第一个表直接比较r和表中的阈值即可;而第二个表需要进行计算t值;然后比较t和表中的t如果计算的值大于表中的值;则说明相关系数是显著的在以上几个表中;相关系数检验的自由度都是n－2等级相关的系数检验的临界值r越大越好spss中会自动对等级相关的显著性进行检验sig。
SPSS数据的基本统计分析
SPSS数据的基本统计分析SPSS（统计软件包用于社会科学）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了一系列功能强大的工具，可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中，将介绍SPSS数据的基本统计分析方法，包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时，需要设置数据类型和变量属性，并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS，可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况，包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势：中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量，并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势：离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况：了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法，可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法，包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表，并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步，可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验：用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析：用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析：用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
利用SPSS软件分析变量间的相关性
利用SPSS软件分析变量间的相关性利用SPSS软件分析变量间的相关性引言在现代科学研究和数据分析中，统计分析是一种非常重要的工具。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款专业统计分析软件，由于其强大的数据处理和分析功能，被广泛应用于科学研究、社会调查和市场营销等领域。
本文将以利用SPSS软件分析变量间的相关性为主题，探讨SPSS软件的使用方法及相关性分析在数据分析中的应用。
一、相关性分析概述相关性分析是统计学中重要的方法之一，用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
相关性分析可以帮助我们理解变量之间的关联程度和方向，进而确定是否存在一种模式或规律。
在具体应用中，相关性分析通常用于数据挖掘、市场调查、经济预测等领域。
二、SPSS软件的基本操作SPSS软件提供了强大的数据管理和统计分析功能，能够帮助用户对数据进行处理、计算统计指标以及生成报表等操作。
下面我们来介绍SPSS软件的基本操作流程。
1. 导入数据打开SPSS软件后，首先需要导入数据。
用户可以选择从Excel、CSV等文件格式导入数据，也可以直接在软件中输入数据。
2. 变量设置在导入数据后，需要进行变量设置。
SPSS软件根据数据的类型（数值型、字符型等）自动判断变量属性，并且用户可以根据需要进行手动设置。
3. 数据清洗数据清洗是数据分析的重要一步。
SPSS软件提供了多种数据清洗和预处理的功能，可以帮助用户处理缺失值、异常值、重复值等问题。
4. 数据分析在数据清洗完成后，就可以进行相关性分析了。
SPSS软件中的“相关”分析功能可以帮助用户计算变量之间的相关系数，并通过统计检验来判断相关性的显著性。
三、SPSS软件中的相关性分析方法SPSS软件中提供了多种相关性分析方法，包括皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼相关系数（Spearman rank-order correlation coefficient）和判定系数（coefficient of determination）等。
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。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
如何在SPSS数据分析报告中进行假设检验？
如何在SPSS数据分析报告中进行假设检验？关键信息项：1、假设检验的类型独立样本 t 检验配对样本 t 检验单因素方差分析多因素方差分析卡方检验2、数据准备要求数据的完整性数据的准确性数据的正态性异常值处理3、假设的设定原假设和备择假设的明确表述假设的合理性和基于的理论或经验基础4、检验步骤选择合适的检验方法在 SPSS 中输入数据和执行检验操作解读检验结果5、结果报告内容检验统计量的值自由度p 值效应量（如适用）6、结果的解释和结论根据 p 值做出决策对效应大小的解释结果在研究背景下的意义11 假设检验的类型在 SPSS 数据分析报告中，常见的假设检验类型包括但不限于以下几种：111 独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
例如，比较两组不同治疗方法下患者的康复时间。
112 配对样本 t 检验适用于配对数据，即同一组对象在不同条件下或不同时间点的测量值。
比如，比较同一批患者治疗前后的体重变化。
113 单因素方差分析用于检验一个因素的不同水平对因变量的均值是否有显著影响。
例如，研究不同教育程度对收入的影响。
114 多因素方差分析当存在多个因素同时影响因变量时，使用多因素方差分析。
比如，研究教育程度和工作经验对收入的共同影响。
115 卡方检验主要用于检验两个分类变量之间是否存在关联。
例如，分析性别与某种疾病的患病率是否有关。
12 数据准备要求在进行假设检验之前，确保数据满足以下要求：121 数据的完整性数据应包含所需的所有变量和观测值，不允许有缺失值。
若存在缺失值，需要采取适当的方法进行处理，如删除含缺失值的观测、均值插补或多重插补等。
122 数据的准确性对数据进行仔细检查，确保其没有录入错误或异常值。
异常值可能会对假设检验的结果产生较大影响，需要谨慎处理。
123 数据的正态性对于一些基于正态分布假设的检验方法（如 t 检验和方差分析），需要检查数据是否近似服从正态分布。
可以通过绘制直方图、正态概率图或进行正态性检验（如 ShapiroWilk 检验）来判断。
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HO:相关系数=0,变量间没有相关性H1:相关系数工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、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、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. Gamm相关系数2. Kendall等级相关系数，分为T -a , T -b , T -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. © -Phi 系数4. Cramer's V 系数 5^Lambda （入）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. 分析一描述性统计一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, 包含了很多种相关系数2. 分析一相关一双变量2J Ph 1 fQ 烹恫_」LsmbdatL) 苹：nt 护妁■flff ------------------------ 1S MTIHS ' d(S>.」Kendall 的 uu-bCBJKMidairs Od-ctC) 鬥申（E ）.Kappa （K ） 厂昭Q ）味交艾典：纸计量 冋鸟 21童畤理Cadiran s and Uactef-Haenszel Stif 蜀 t*J该对话框集中了绝大部 分的相关系数，并且按 虜变量类型归类因此该过程此分析为简单相关分析，是最常用的相关分析对话框很简号且只有pearson相关系数、kendall相关垂数* _spearB antff 三种，选项按钮可H迭择输出描述统计量和协方瓮、叉积倡羞N1 36D 7169114$.1 $114i3■ nr13295 01541»a5Jli3S413tfl工性4 • a ；.j呻—*从"碣P^are&nifl曲T1X <如515事方片浚f〕附101313731.203120745O：.7ON1313 fi HR Peirs&n 10 匚性,455*1音医1”训■0伯:hfO iueti<a32.431050609^-r.12074502JO2587550051N1313 ' 0 05^T :卩I 需相结果中，首先是描述性统计量•输出基本的均值和标准差.其次为pearsonffi 关系数和叉积值以及协方差，可£1 看出相黄系数为0. 655.为中等相关. 显著性检蚩r=0. 015<0. 05> 拒電两竇量不相关的原個设.相关系数有效.可见生产忌值和专利甲请数量是正相关的.3. 分析一相关一偏相关变量之间都是互相关联的，我们分析两个变量间的相关关系时，免不了会携带其 他变量对其的影响，为了得到两个变量间纯粹的相关关系， 我们需要控制一些变 量的影响，此时的相关分析称为偏相关分析。
利用SPSS进行相关分析
们的相互结合能够达到较为理想的分析效果。
多元统计分析
二、绘制散点图
2.1 散点图的特点 散点图：是将数据以点的形式画在直角坐标系上，通过观
察散点图能够直观的发现变量间的相关关系及它们的强弱程度和 方向。
多元统计分析
多元统计分析
多元统计分析
多元统计分析
三、 计算相关系数
3.1 相关系数的特点 利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下
两个步骤：
1.计算样本相关系数r
①相关系数r的取值在-1～+1之间 ②r>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 ③r＝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 ④|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
完全正相关 y
x
r=0.7~0.8
正相关
y
x
r=0
无相关 y
r=-1
x
完全负相关
r=-0.7 ~ -0.8 x
负相关
r=0
x
无相关
多元统计分析
2.2 散点图应用举例 例8-3为了分析影响生猪养殖的原因，我们选取以下代表生猪生 产的主要指标：Y1肉猪出栏头数（万头）、Y2生猪年底存栏头 数（万头）、Y3猪肉产量（万吨）、Y4出口活猪数量（万头）。 对生猪生产有影响的指标有：X1猪（毛重）生产价格指数 （1977年为100）、X2粮食产量（万吨）、X3粮食零售价格指 数（1977=100）、X4农村居民人均纯收入(元)、X5乡村总人口 数（万人）、X6全国人均猪肉消费量（斤）。
spss相关性分析2篇
spss相关性分析2篇SPSS相关性分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)是一款专门用于统计分析的软件。
在研究中，经常需要探究两个或多个变量之间的关系。
通过SPSS相关性分析，可以帮助研究者了解变量之间的相关程度，有助于发现变量之间的作用和关系。
相关性分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间是否存在关系以及这种关系有多强。
通常分为两大类：相关系数和回归分析。
相关系数分析是通过计算相关系数来度量变量之间线性关系的强弱；而回归分析则在相关系数的基础上进一步分析自变量和因变量之间的函数关系，以确定自变量对因变量的影响程度。
SPSS相关系数分析在SPSS中，相关系数分析用于评估两个变量之间的线性关系强度。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫相关系数。
皮尔逊相关系数用于评估两个连续变量之间的线性关系。
取值范围在-1到1之间。
当两个变量正相关时，相关系数接近于1；当两个变量负相关时，相关系数接近于-1；当两个变量没有线性关系时，相关系数接近于0。
斯皮尔曼相关系数也用于评估两个变量之间的相关程度，但是它可以应用于有序等级变量或者连续变量，无需考虑变量是否呈正态分布。
切比雪夫相关系数是一种非参数的相关系数，适用于评估两个变量之间的任何类型的关系。
它通常用于评估非正态分布变量之间的相关性。
SPSS回归分析回归分析用于评估自变量对因变量的影响程度。
在SPSS 中，回归分析可分为线性回归和多元回归。
线性回归是一种用于解释一个连续因变量与一个或多个连续自变量之间线性关系的回归分析。
它旨在拟合一个直线来预测因变量的值，这个直线被称为最小二乘线。
线性回归的输出结果包括R方值、标准误差和假设检验。
多元回归是一种用于解释一个连续因变量与多个自变量之间线性关系的回归分析。
相比于线性回归，它可以控制多个自变量对因变量的影响。
多元回归的输出结果包括多元R方值、标准误差和假设检验。
直线相关假设检验SPSS步骤
直线相关假设检验SPSS步骤直线相关假设检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于确定两个变量之间是否存在线性相关关系。
SPSS是一种常用的统计分析软件，可以方便地进行直线相关假设检验。
本文将介绍直线相关假设检验的步骤，并以实例说明如何在SPSS中进行相关性分析。
进行直线相关假设检验前，我们需要明确两个变量之间的关系是线性的。
线性关系是指两个变量之间的关系可以用一条直线来描述。
为了验证这个假设，我们可以绘制散点图来观察变量之间的关系。
如果散点图呈现出明显的直线趋势，那么我们可以认为变量之间存在线性关系。
接下来，我们需要进行直线相关系数的计算。
直线相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，常用的直线相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数适用于连续变量之间的线性关系检验，而斯皮尔曼相关系数适用于有序变量之间的线性关系检验。
在SPSS中进行直线相关假设检验，我们需要进行以下步骤：第一步，导入数据。
打开SPSS软件，选择“文件”菜单下的“导入”选项，选择需要进行直线相关假设检验的数据文件进行导入。
第二步，选择变量。
在导入数据后，我们需要选择需要进行直线相关假设检验的两个变量。
在SPSS的数据视图中，可以通过选中变量名称来选择变量。
第三步，进行相关性分析。
选择“分析”菜单下的“相关”选项，然后在弹出的对话框中选择需要进行直线相关假设检验的两个变量，并点击“确定”按钮。
SPSS会自动计算出皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，并给出显著性水平。
第四步，解读结果。
在进行直线相关假设检验后，SPSS会给出相关系数的大小和显著性水平。
相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强。
显著性水平则用来判断相关系数是否具有统计学意义，通常取0.05作为显著性水平的标准。
如果相关系数的显著性水平小于0.05，则可以认为变量之间存在线性相关关系。
以一个具体的例子来说明。
假设我们有一组数据，包括两个变量X 和Y，我们想要检验X和Y之间是否存在线性相关关系。
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相关分析及假设检验 spss1.概念变量之间相关，但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系。
相关关系是普遍存在的，函数关系仅仅是相关关系的特例。
事物之间有相关关系，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系，但是事物之间有因果关系，则两者必然相关。
相关分析用于分析两个随机变量的关系，可以检验两个变量之间的相关度或多个变量两两之间的相关程度，也可以检验两组变量之间的相关程度偏相关分析是指在控制了其他变量的效应以后，对两个变量相关程度的分析。
、2.皮尔逊积差相关系数pearson product－moment correlation coefficient变量之间的相关程度由相关系数来度量，pearson相关系数是应用最广的一种。
它用于检验连续型变量之间的线性相关程度2.1前提假设1）正态分布皮尔逊积差相关只适用于双元正态分布的变量，即两个变量都是正态分布，注意只有pearson要求正态分布如果正态分布的前提不满足，两变量间的关系可能属于非线性相关2）样本独立样本必须来自总体的随机样本，而且样本必须相互独立3）替换极值变量中的极端值如极值、离群值对相关系数的影响较大，最好加以删除或代之以均值或中数2.2相关分析的前提假设检验一般情况下是对是否满足正态分布进行检验，对于正态分布的检验有好几种方法，总的可分为非参数检验和图形检验法1）非参数检验法spss中的1－sample K－S检验，检验样本数据是否服从某种特定的分布，方法有三种a. Asymptotic only 是一种基于渐进分布的显著性水平的检验指标，通常显著性水平小于0.05则认为显著，适用于大样本。
如果样本过小或分布不好，该指标的适用性会降低b.Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计，适用于样本过大无法使用渐进方法估计显著性水平的情况，可以不必依赖渐近方法的假设前提c.Exact 精确计算观测结果的概率值，通常小于0.05即被认为显著，表明横变量和列变量之间存在相关，同时允许用户键入每次检验的最长时间显著，可以键入1到9999999999之间的数字，但只要一次检验超过指定时间的30分钟，就应该用monte carlo假设是服从某种分布所以如果计算出的值比如Asymp. Sig 小于0.05，那么拒绝原假设，说明样本为非正态分布，否则值越大越服从某种分布单样本K－S首先计算每一阶段实际值与观察值的差异值，再计算每一阶段差异值的绝对值Z，即K－S的Z值，Z值越大，样本服从理论分布的可能性越小还有一个是2 －sample Kolmogorov—Smirnov用于检验2个样本的分布是相同的假设2）图形法spss中grapha.Q－Q正态检验图图中横坐标为实际观测值，纵坐标为正态分布下的期望值，如果实际观测值取自正态分布的整体，那么图中所示的落点应该分布在趋势线的附近，并且应该表现出一定的集中趋势，即平均数附近应该聚集较多的落点，越靠近两个极端落点越少。
此外还输出一种无趋势正态检验图，横坐标为观测值，纵坐标为观测值于期望值的差值。
在符合正态分布的情况下，图中的落点应该分布在中央横线的附近，甚至完全落到这条横线上，而且也应表现出集中在平均数周围的趋势。
如果需要正态分布，应该考虑对数据进行必要的变换b.P－P图判断方式和qq图相同c.直方图根据直方图的形状来判断是否为正态分布d.箱式图boxplot箱式图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值方框中的粗黑横线为中位数，方框之外的上下两条细横线成为须线，是除了离群值和极值之外的最大值和最小值。
符合正态分布的情况下，箱式图应该是以中位线为轴上下对称的，并且上下须线之间的距离应该是盒距（方框上下边缘）的三倍左右，Binomial test 二项分布检验该过程用于检验的假设是一个来自二项分布的总体的变量具有指定事件发生的概率，该变量只能有两个值例如检验组装生产线上一种工件的废品率为1/10 即P=0.1可以抽取300 个工件，查看并记录每个工件是否是废品，使用本过程检验这个概率3.spss中相关分析过程analyze－correlate－bivariate相关分析的检验：检验的假设是总体中两个变量之间的相关系数为0.一般情况下我们给出假设成立概率p的阈值为0.05，当概率p小于0.05时，认为原假设不成立，否则接受原假设，认为两个变量之间的相关系数为0spss中进行相关分析有三种方法a.pearson 积差相关计算相关系数并作显著性检验，适用于两列变量都为正态分布的连续变量或等间距测度的变量b.kendall tau－b等级相关计算相关系数并作显著性检验，对数据分布没有严格要求，适用于检验等级变量之间的关联程度（秩相关）c.spearman 等级相关计算相关系数并做显著性检验，对数据分布没有严格要求，适用于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况。
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Spearman 或Kendall相关一般情况下我们都某人数据服从正态分布，采用pearson相关系数等级相关系数等级相关系数，又称顺序相关系数，它也是描述两要素之间相关程度的一种统计指标。
等级相关系数是将两要素的样本值按照数值的大小顺序排列为此，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。
例如x y有n对样本值，记R1代表x的位次（序号），R2代表y的序号（位次）代表x y同一组样本的位次差的平方和，他们的等级相关系数为显著性检验类型two－tailed 双尾检验选项当事先不知道相关方向(正相关还是负相关)时选择此项One tailed 单尾检验选项如果事先知道相关方向可以选择此项Flag significant Correlations 复选项如果选中此项输出结果中在相关系数数值右上方使用* 表示显著水平为0.05 用** 表示其显著水平为0.01计算相关系数是，为了方便起见，通常采用如下公式：在spss中进行相关分析时，自动会输出一个显著性（sig）的值，值越大越显著a0.05 0.01n—2125 0.174 0.228150 0.159 0.208200 0.138 0.181300 0.113 0.148400 0.098 0.1281000 0.062 0.081表中f表示自由度为n－2，a代表不同的置信水平公式p=｛｜r｜＞ra｝=a 的意思是当所计算的相关系数r 的绝对值大于在a 水平下的临界值ra 时，两要素不相关（即ρ=0)的可能性只有a此外还有一个t双侧检验的相关系数阈值也可以用t 统计量检验t值大于查表的t时，说明相关系数显著附录3 t分布临界值tg表自由度A=0.05 A=0.05 A=0.10 自由度A=0.01 A=0.05 A=0.101 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 63·6579·9255·8414·6044·0323·7073·4993·3553·2503·1693·1063·0553·0122·9772·9472·9212·89812·7064·3033·1822·7762·5012·4472·3652·3062·2622·2282·2012·1792·1002·1452·1312·1202·1106·3142·9202·3532·1322·0151·9431·8951·8601·8331·8121·7961·7821·7711·7611·7531·7461·740181920212223242526272829304060120002·8782·8612·8452·8315·8192·0872·7972·782·7792·7712·7632·7562·7502·7042·6602·6172·5762·1012·0932·0862·0802·0742·0692·0642·0602·0562·0522·0482·0452·0422·0212·0001·9801·9601·7341·7291·7251·7211·7171·7141·7111·7081·7061·7081·7011·6991·6971·6841·6711·6581·645进行t检验时用上面两个表都可以，第一个表直接比较r和表中的阈值即可，而第二个表需要进行计算t值，然后比较t和表中的t如果计算的值大于表中的值，则说明相关系数是显著的在以上几个表中，相关系数检验的自由度都是n－2等级相关的系数检验的临界值r越大越好spss中会自动对等级相关的显著性进行检验sig。