第五章相关分析-SPSS
spss 关联分析
偏相关分析
剔除带有缺失值的所有个案。 仅剔除当前分析的两个变量值 是缺失值的个案。
距离分析
基本概念：
距离分析是对观测量之间或变量之间相似或不相似的成都的一种测度，是 计算一对变量之间或一对管测量之间的广义的距离。这些相似性或者距离测度 可以用于其他分析过程，例如因子分析聚类分析等。 距离分析过程中，主要利用变量间的相似性测度和不相似性测度度量两者 之间的关系。
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。 是对变量之间相似或不相似程度的一种测 度，是计算一对变量之间的广义的距离， 以便用于其他分析过程，如聚类分析。
双变量分析
Pearson简单相关系数：连续变量、正态分布、线性关系、成对数 据、样本容量大于30 Spearman等级相关系数：原始变量的分布不作要求，属于非参数 统计方法，适用范围要广些，但统计效能要低一些。 Kendall's tau-b相关系数:适用于两个分类变量均为有序分类的情况。
距离分析
不相似性测度：
对定距型变量间距离描述的统计量，主要有欧氏距离（Euclidean distance ）、平方欧式距离（Squared Euclidean distance )、契比雪夫 距离（Chebychev）、Block距离（Block）、闵可夫斯基距离 （Minkowski）等。 对定序型变量之间距离的描述，主要有卡方相似测度（Chi-Square measure）和Phi方不相似测度（Phi-Square measure）两种。 对二值（只有两种取值）变量之间的距离描述，主要有欧式距离 （Euclidean distance）、平方欧式距离（Squared Euclidean distance ) 和Lance and Williams不相似性测度（Lance and Williams）等。
利用SPSS进行量表分析
第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为以上，也有的专家定位以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”v1.0 可编辑可修改表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析
数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析数据统计分析软件SPSS是目前应用广泛且非常强大的数据分析工具之一。
在前几篇文章中，我们介绍了SPSS的基本操作和一些常用的统计方法。
本篇文章将继续介绍SPSS中的相关分析与回归分析，这些方法是数据分析中非常重要且常用的。
一、相关分析相关分析是一种用于确定变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种相关分析方法，如皮尔逊相关、斯皮尔曼相关等。
在进行相关分析之前，我们首先需要收集相应的数据，并确保数据符合正态分布的假设。
下面以皮尔逊相关为例，介绍SPSS 中的相关分析的步骤。
1. 打开SPSS软件并导入数据。
可以通过菜单栏中的“File”选项来导入数据文件，或者使用快捷键“Ctrl + O”。
2. 准备相关分析的变量。
选择菜单栏中的“Analyze”选项，然后选择“Correlate”子菜单中的“Bivariate”。
在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并将它们添加到相应的框中。
3. 进行相关分析。
点击“OK”按钮后，SPSS会自动计算所选变量之间的相关系数，并将结果输出到分析结果窗口。
4. 解读相关分析结果。
SPSS会给出相关系数的值以及显著性水平。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关关系。
显著性水平一般取0.05，如果相关系数的显著性水平低于设定的显著性水平，则可以认为两个变量之间存在相关关系。
二、回归分析回归分析是一种用于探索因果关系的统计方法，广泛应用于预测和解释变量之间的关系。
SPSS提供了多种回归分析方法，如简单线性回归、多元线性回归等。
下面以简单线性回归为例，介绍SPSS中的回归分析的步骤。
1. 打开SPSS软件并导入数据。
同样可以通过菜单栏中的“File”选项来导入数据文件，或者使用快捷键“Ctrl + O”。
2. 准备回归分析的变量。
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。
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数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析与回归分析一、试验目标与要求本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析;具体包括：(1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析(2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验..(3)学会回归模型的散点图与样本方程图形..(4)学会对所计算结果进行统计分析说明..(5)要求试验前;了解回归分析的如下内容..参数α、β的估计回归模型的检验方法：回归系数β的显着性检验t－检验；回归方程显着性检验F－检验..二、试验原理1．相关分析的统计学原理相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度..用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数..2．回归分析的统计学原理相关关系不等于因果关系;要明确因果关系必须借助于回归分析..回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法..其基本思想是;在相关分析的基础上;对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定;确立一个合适的数据模型;以便从一个已知量推断另一个未知量..回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数;建立回归模型;对参数与模型进行检验与判断;并进行预测等..线性回归数学模型如下：在模型中;回归系数是未知的;可以在已有样本的基础上;使用最小二乘法对回归系数进行估计;得到如下的样本回归函数：回归模型中的参数估计出来之后;还必须对其进行检验..如果通过检验发现模型有缺陷;则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段;重新选择被解释变量与解释变量及其函数形式;或者对数据进行加工整理之后再次估计参数..回归模型的检验包括一级检验与二级检验..一级检验又叫统计学检验;它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性;具体又可以分为拟与优度评价与显着性检验；二级检验又称为经济计量学检验;它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验;具体包括序列相关检验、异方差检验等..三、试验演示内容与步骤1．连续变量简单相关系数的计算与分析在上市公司财务分析中;常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益与托宾Q值4个指标来衡量公司经营绩效..本试验利用SPSS对这4个指标的相关性进行检验..操作步骤与过程：打开数据文件“上市公司财务数据连续变量相关分析.sav”;依次选择“分析→相关→双变量”打开对话框如图;将待分析的4个指标移入右边的变量列表框内..其他均可选择默认项;单击ok提交系统运行..图5.1 Bivariate Correlations对话框结果分析：表给出了Pearson简单相关系数;相关检验t统计量对应的p值..相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显着性水平下显着..从表中可以看出;每股收益、净资产收益率与总资产收益率3个指标之间的相关系数都在0.8以上;对应的p值都接近0;表示3个指标具有较强的正相关关系;而托宾Q值与其他3个变量之间的相关性较弱..表5.1 Pearson简单相关分析Correlations每股收益率净资产收益率资产收益率托宾Q值每股收益率PearsonCorrelation1.877.824-.073Sig.2-tailed..000.000.199N315315315315净资产收益率Pearson.8771.808-.001 CorrelationSig..000..000.983 2-tailedN315315315315资产收益率Pearson.824.8081.011 CorrelationSig..000.000..849 2-tailedN315315315315托宾Q值Pearson-.073-.001.0111 CorrelationSig..199.983.849.2-tailedN315315315315 Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.2．一元线性回归分析实例分析：家庭住房支出与年收入的回归模型在这个例子里;考虑家庭年收入对住房支出的影响;建立的模型如下：其中;yi是住房支出;xi是年收入线性回归分析的基本步骤及结果分析：1绘制散点图打开数据文件;选择图形-旧对话框-散点/点状;如图5.2所示..图5.2 散点图对话框选择简单分布;单击定义;打开子对话框;选择X变量与Y变量;如图5.3所示..单击ok提交系统运行;结果见图5.4所示..图5.3 Simple Scatterplot 子对话框从图上可直观地看出住房支出与年收入之间存在线性相关关系..图5.4 散点图2简单相关分析选择分析—>相关—>双变量;打开对话框;将变量“住房支出”与“年收入”移入variables列表框;点击ok运行;结果如表5.2所示..表5.2 住房支出与年收入相关系数表CorrelationsCorrelation is significant at the 0.01 level 2-tailed.从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.966;双尾检验概率p值尾0.000<0.05;故变量之间显着相关..根据住房支出与年收入之间的散点图与相关分析显示;住房支出与年收入之间存在显着的正相关关系..在此前提下进一步进行回归分析;建立一元线性回归方程..3 线性回归分析步骤1：选择菜单“分析—>回归—>线性”;打开Linear Regression 对话框..将变量住房支出y移入Dependent列表框中;将年收入x移入Independents列表框中..在Method 框中选择Enter 选项;表示所选自变量全部进入回归模型..图5.5 Linear Regresssion对话框步骤2：单击Statistics按钮;如图在Statistics子对话框..该对话框中设置要输出的统计量..这里选中估计、模型拟合度复选框..图5.6 Statistics子对话框估计：输出有关回归系数的统计量;包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t统计量及其对应的p值等..置信区间：输出每个回归系数的95％的置信度估计区间..协方差矩阵：输出解释变量的相关系数矩阵与协差阵..模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程F检验的方差分析..步骤3：单击绘制按钮;在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框;以便对残差的正态性进行分析..图5.7 plots子对话框步骤4：单击保存按钮;在Save子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框;这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1 的残差变量;以便对残差进行进一步分析..图5.8 Save子对话框其余保持Spss默认选项..在主对话框中单击ok按钮;执行线性回归命令;其结果如下：表5.3给出了回归模型的拟与优度R Square、调整的拟与优度Adjusted R Square、估计标准差Std. Error of the Estimate以及Durbin－Watson统计量..从结果来看;回归的可决系数与调整的可决系数分别为0.934与0.93;即住房支出的90％以上的变动都可以被该模型所解释;拟与优度较高..表5.4给出了回归模型的方差分析表;可以看到;F统计量为252.722;对应的p值为0;所以;拒绝模型整体不显着的原假设;即该模型的整体是显着的..表5.5给出了回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数值以及各个回归系数的显着性t检验..从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x;其t统计量对应的p值都小于显着性水平0.05;因此;在0.05的显着性水平下都通过了t检验..变量x的回归系数为0.237;即年收入每增加1千美元;住房支出就增加0.237千美元..表5.3 回归模型拟与优度评价及Durbin－Watson检验结果Model Summaryba Predictors: Constant;年收入千美元b Dependent Variable:住房支出千美元表5.4 方差分析表ANOVAba Predictors: Constant; 年收入千美元b Dependent Variable: 住房支出千美元表5.5 回归系数估计及其显着性检验Coefficientsaa Dependent Variable: 住房支出千美元为了判断随机扰动项是否服从正态分布;观察图5.9所示的标准化残差的P－P图;可以发现;各观测的散点基本上都分布在对角线上;据此可以初步判断残差服从正态分布..为了判断随机扰动项是否存在异方差;根据被解释变量y与解释变量x的散点图;如图5.4所示;从图中可以看到;随着解释变量x的增大;被解释变量的波动幅度明显增大;说明随机扰动项可能存在比较严重的异方差问题;应该利用加权最小二乘法等方法对模型进行修正..图5.9 标准化残差的P－P图四、备择试验现有1987~2003年湖南省全社会固定资产投资总额NINV与GDP两个指标的年度数据;见下表..试研究全社会固定资产投资总额与GDP的数量关系;并建立全社会固定资产投资总额与GDP之间的线性回归方程..。
spss第五章 偏相关与详析模型
距离分析实例
实例P227Data10-03 仍使用四川绵阳地区3年生中山柏的数据。 菜单：Analyze+Correlate+Distance 观测量间的距离分析（不相似性测度，使用欧氏距离），分析月生长量 hgrow
Variables分析变量：月生长量hgrow Label Case by：月份Month Compute Distances：Between Case Measure：不相似性测度 结果P228:观测量间的欧氏距离（1月与8月的生长量最不相似，其欧氏距离值为 19.290，而1月与2月生长量不相似性最小，值为0.490） Variables分析变量：temp、rain、hsun、humi Compute Distances：Between Variables Measure：不相似性测度，欧氏距离， 分析变量测度的单位不同，所以要进行标准化，Transform Values：By Variable，Z Score 结果P229:变量间的欧氏距离矩阵（不相似矩阵） 还可以重新进行相似性分析，得Pearson相关系数矩阵，然后跟欧氏距离矩阵相比较。
线性相关分析（续）
相关系数的计算有三种:Pearson、 Spearman和Kendall
Pearson相关系数：对定距变量的数据进行 计算，公式P207 Spearman和Kendall相关系数：对分类变 量的数据或变量值的分布明显非正态或分 布不明时，计算时先对离散数据进行排序 或对定距变量值排（求）秩。公式P208
P211 Data07-03 银行职工的起始工资salbegin和现工资 salary与雇员本人各方面条件的关系（年龄age、工作时间 jobtime、以前工作经验prevexp）：比较有用的结果：
SPSS5-相关与回归分析
在回归方程中包括常项 缺失值的处理方式
用均值代替缺失值
一、线性回归分析（ Linear Regression）
2、一元线性回归：
示例1：教材P260数据：20章_数据1.sav
识字量对阅读能力的影响有多大？
步骤：
（1）依据散点图检验线性关系 （2）操作过程：Analyze-Regression-Linear （3）结果输出观察重点：
二、双变量相关分析（Bivariate）
示例1：大学生人格（神经质、内外向程度） 与心理健康（SCL-90总分）之间有无相关？
SPSS操作：
1、绘制散点图，判定两变aphs-Scatter
2、打开Bivarite Correlations主对话框
偏相关分析的思想:控制其它变量的变化，即在剔 除其它变量影响的情况下，计算两变量之间的相 关关系。
两个变量间的线性相关关系，用偏相关系数表示。 应用条件：均为连续性变量。
Partial Correlations 对话框
分析变量
显著性检验 显示实际的显著性水平
控制变量
Options 对话框
均值及标准差 零阶相关矩阵(即：Pearson相关矩阵)
Model 1
Regression Residual Total
Sum of Squares 1845.333 899.634 2744.967
a. Predictors: (Constant), 识 字 量
b. Dependent Var iable: 阅 读 能力
ANOV Ab
df 1
28 29
解释回归平方和在总平方各中所占的比率，即解释回 归效果， r2＝0.672，则表示因变量（阅读能力）的 变异中有67.2%是由自变量（识字量）而引起的。
相关性分析的原理及SPSS实现
实验一相关性分析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，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。
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。
地区1|人均食出|粮食单价|人均收入|1992.7825122772.6720083968 1.01213941267 1.3733295874.7221066638.7316417621.7716118711.7216849654.70195110540.74153211644.84161212767.70172713723.63204514763.751963151072 1.21267517665.701683181234.98292519576.65169120733.84192921968 1.49203222717.80190623716.72170524627.61154225829.701987261016 1.04235926650.78176427928 1.01208728650.83195929852.72210130609.681877b.在 spss 的菜单栏中选择点击 Analyze —correlate — Bivariate,弹出一个对话窗口。
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_相关分析
相等。
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。
12
相关分析 与 回归分析
五、SPSS中相关分析─Correlation菜单
在Analyze的下拉菜单Correlate命令项中有三个相关 分析功能子命令： Bivariate（两两相关分析过程） Partial （偏相关分析过程） Distances（距离分析过程）
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相关分析 与 回归分析
三.相关分析的特点和应用
相关关系是普遍存在的，函数关系仅是相关关系的特 例。 1.相关关系的类型 相关关系多种多样，归纳起来大致有以下6种： 强正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量 Y明显增加，说明X是影响Y的主要因素。 弱正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量 Y增加，但增加幅度不明显。 强负相关关系，其特点是X增加，导致Y明显减少，说 明X是影响Y的主要因素
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相关分析 与 回归分析
四、相关系数
相关分析的主要目的是研究变量之间关系的密切程度， 以及根据样本的资料推断总体是否样关。反映变量之间关 系紧密程度的指标主要是相关系数 r 。相关系数 r 取值在 -1 到+1之间，当数值愈接近-1或+1时，说明关系愈紧密，接 近于0时，说明关系不紧密。
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相关系数的计算
表格给出了两个变量的基本统计信息， 包括均值、标准差和频率。
（2）相关性输出，“相关性”表 格给出的是Pearson相关系数及其检 验结果：“相关系数”表格给出的 是两个非参数相关系数及其检验结 果。可见，3个相关系数在0.01和0.0 5的显著性水平（双边检验）上都 非常显著，从而推断体重和肺活量 之间存在着明显的正相关关系。
在通常使用的距离中，最常用的是欧式距离。
spss 相关分析
(一)相关分析
相关系数是描述两个变量间的线性关系程度和方向的统计量。 相关系数通常用r表示，它没有单位，其值在 -1～+1之间。
r等于+1或 -l时，其中一个变量记为Y可以确切地用另一变量记为X的线性 函数来表示。 r的绝对值越接近1，则变量X、Y间线性相关的程度就越大。 若变量 Y随着变量 X 的增、减而增、减，即两变量变化的方向一致，则这种 相关称为正相关，r大于零；
统计量选择项：
均值与标准差
叉积偏差和 缺失值处理方法选择项： 按对排除个案，仅剔除正在参与计算的两个变量值是缺失值的 观测量。这样在多元相关分析中或多对两两相关分析中，有可能相 关系数矩阵中的相关系数是根据不同数量的观测量计算出来的。 按列表排除个案，剔除在主对话框中“变量”矩形框中列出的 变量带有缺失值的所有观测量。这样计算出来的相关系数矩阵，每 个相关系数都是依据相同数量的观测量计算出来的。
不能拒绝原假设。另外，在SPSS的相关分析过程的输出中还给出相关系数的值。
偏相关分析是相关分析中的重要部分，它主要用在当控制了一
个或几个变量的影响下两变量间的相关性。
例如，可以控制体重影响作用，对人的身高与肺活量进行偏相 关分析。
（二） 相关分析的功能和应用
相关关系多种多样，归纳起来有六种类型：
1．强正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量Y明显增加，说 明X是影响Y的主要因素。
二元变量的相关分析研究的是两个变量之间的相关关系，这种 关系称为单相关，即这种相关关系只涉及一个自变量和一个因变量 .
三个或三个以上变量之间的相关关系称为复相关，这种相关涉及 到一个因变量与两个以上的自变量。例如，同时研究亩产量与降雨 量、施肥量、种植密度之间的关系就是复相关关系。在实际工作中， 如果存在多个自变量与一个因变量的关系，可以抓住其中最主要的 因素，研究其相关关系，或将复相关化为单相关问题进行研究。
SPSS实验5-相关分析
SPSS作业5：相关分析（一）相关分析研究背景：能源是经济增长的战略投入要素，在经济增长初期，能源的投入能够带动经济快速增长。
理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、产业发展、能源生产总量、人口总数等。
这里将研究能源消费需求总量X1，国内生产总值X2，工业增加值X3，建筑业增加值X4，交通运输邮电业增加值X5，人均电力消费X6，能源加工转换效率X7的关系。
绘制散点图的基本操作：（1）选择菜单Graph s―Scatter;（2）分别作简单散点图，矩阵散点图，结果如下：分析：从上可知：能源消费需求总量X1与国内生产总值X2呈强正线性相关。
分析：能源消费需求总量，工业增加值以及建筑业增加值三者之间，两两呈较强正线性相关。
分析：能源消费需求总量，国内生产总值以及能源加工转换率这三者之间，只有能源消费需求总量与国内生产总值呈较强正线性相关，而能源消费需求总量与能源加工转换率，国内生产总值与能源加工转换率之间呈弱相关。
计算相关系数的基本操作：（1）选择菜单Analyz e―Correlate―Bivariate；（2）选择所需计算的相关系数，双尾或单尾检验p值；（3）在Option按钮的Statistics选项中，选择Cros s―product deviations and covariances,结果如下：分析：由表可知，能源消费需求总量与国内生产总值的简单相关系数为0.984，与能源加工转换率间的简单相关系数为0.716。
它们的相关系数检验的概率p值都近似为0。
因此，当显著性水平a=0.05或0.01时，都应拒绝相关系数检验的零假设，认为两总体存在线性关系。
总之，能源消费需求总量将受国内生产总值，能源加工转换率的正向影响。
同样的基本操作，对能源消费需求总量，国内生产总值，人均电力消费作分析：对能源消费需求总量，国内生产总值，工业增加值做分析：对能源消费分析：能源消费需求总量与国内生产总值，人均电力消费的简单相关系数分别为0.984,0.980，对应的p值近似为0，因此都拒绝原假设，认为两总体存在线性关系。
SPSS复习知识点及题目
教育统计与测量（SPSS）复习第一章：概述1．什么是信息？简单地讲，通过信息，可以告诉我们某件事情，可以使我们增加一定的知识。
英语中的信息是“information”，表示信息可以让受者产生某种形式的变化，这种变化可以让受者从认识上的不完全、不理解、不确定变为完全、理解和确定。
信息论的奠基者香农将信息定义为熵的减少，即信息可以消除人们对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。
信息的价值因人而异。
所谓有用的信息，因人而异。
是否是信息，不是由传者，而是由受者所决定。
2．教育信息数量化的特点表示教育信息的数量与各种物理测量的数量有着明显的不同，在教育信息的统计处理中，应根据教育信息数量化的方法、特点不同，决定对这种信息进行统计处理的具体方法。
这是进行教育信息处理的重要关键。
3．教育信息数量化的尺度（1）名义尺度(nominal scale) ：名义尺度的数值仅具符号的意义。
名义尺度的数字多用于表示不同的数别，它为教育信息的表示，存贮带来了很大的方便。
（2）序数尺度(ordinal scale) ：序数尺度的数字多用于表示某些现象的排列顺序，可比较其大小，但不能进行四则运算，所以对这类数字的数值群的处理较多。
（3）距离尺度(interval scale，equal unit scale)：距离尺度又称间隔尺度，是指数值间的距离（间隔），具有加法性。
距离尺度要求具有等价的单位，但不要求确定的零点位置。
对距离尺度的数字可以计算算术平均值、计算标准差，求相关系数等各种统计处理。
（4）比例尺度(ratio scale) ：比例尺度是一种具有绝对零度的距离尺度值。
表示身长、体重的数值是比例尺度值。
对比例尺度的数字可进行各种统计处理。
4．数据的类型（1）定类数据（也称名义级数据），是数据的最低级。
（性别、编号）（2）定序数据（也称序次级数据），是数据的中间级。
（名次、优秀良好及格、有顺序的）（3）定距数据（也称间距级数据），是具有一定单位的实际测量值。
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。
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进行量表分析报告
第五节利用SPSS进展量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进展处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即工程分析、因素分析和信度分析。
工程分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反响程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用"主成份因素分析〞法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进展检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称"稳定系数〞。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可承受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进展因素分析。
一、因素分析根本原理因素分析是通过求出量表的"构造效度〞来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用"特征值〞表示，有时也称"特性本质〞或"潜在本质〞。
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三、多个变量间的相关分析
多个变量间的两两相关分析方法类似于 两个变量间的分析。
例5.3 测定13块中籼南京11号高产田的每 667m2穗数（x1，万）、每穗粒数（x2） 和每667m2稻谷产量（y，kg），得结 果见表5-3，试进行相关分析。
5-3 南京11号高产田的每667m2穗数、每穗粒数和每 667m2稻谷产量的关系
71.4
64.5 64.1 61.1 56.0 59.8
473
537 515 502 498 523
SPSS分析程序
1、数据输入 2、统计分析 Analyze Correlate Bivariate Variable框:穗数x1、粒数x2、产量y Pearson Two-tailed Options Means and standard deviations Continue ok
穗数x1：均值为31.569，SD=2.575
穗数x1与粒数x2的相关系数r=-0.717，
P=0.006<0.01,差异极显著，即两者存
在极显著的线性负相关关系。
四、偏相关分析
偏相关分析：固定其他变量不变而研究 某两个变量间相关性的统计分析方法。
例5.4 随机抽测某渔场16次放养记录，得到表 5-4中的结果（单位kg），试对鱼产量（y） 和投饵量（x1）、放养量（x2）进行偏相关 分析。分别以控制投饵量x1、放养量x2的影 响来考察它们分别与产鱼量的线性相关关 系。
Options框
1、Statistics 统计量选项：
Means and standard deviations：计算各变量的平 均值与标准差。 Cross-product deviations and covariances：计算 各变量的离均差平方和及协方差。 2、Missing Values：丢失值处理 Exclude cases pairwise：仅剔除带有缺失值的成 对观测值（系统默认设置）。 Exclude cases listwise：剔除所有带有缺失值的 观测值。
编号 1 2 3 4 穗数x1 26.7 31.3 30.4 33.9 粒数x2 73.4 59.0 65.9 58.2 产量y 504 480 526 511
5
6 7
34.6
33.8 30.4
64.6
64.6 62.1
549
552 496
8
9 10 11 12 13
27.0
33.3 30.4 31.5 33.1 34.4
5-1 摄食量不同时团头鲂耗氧率的测定结果
摄食量
耗氧量 （mg O2/kg.h）
20
536.3
30
573.5
40
595.9
50
628.9
60
70
669.6 725.7
SPSS分析程序
1、数据输入 2、统计分析 Analyze Correlate Bivariate Variable框:摄食量、耗氧率 Pearson Two-tailed Options Means and standard deviations Continue ok
5-2 评定结果
母牛号 甲 乙
1 1 1
2 3 2
3 2 2
4 1 1
5 4 4
6 3 4
7 2 2
8 2 1
9 3 3
10 1 2
SPSS分析程序
1、数据输入 2、统计分析 Analyze Correlate Bivariate Variable框:甲、乙 Kendall’s tau-b Spearman ok
5-3 某渔场养鱼生产中投饵量、放养量和鱼产量的记录
编号
1 2 3 4 5 6
鱼产量y（kg）
7.1 6.4 10.4 10.9 7.0 10.0
投饵量x1（kg）
9.5 8.0 9.5 9.8 9.7 13.5
放养量x2（kg）
1.9 2.0 2.6 2.7 2.0 2.4
7
8 9 10
7.9
9.3 12.8 7.5
线性相关分析
相关分析：研究变量间相关关系的一种常用 方法。
Bivariate：两个变量间的相关关系 Paritial：偏相关分析 Diatances：距离相关分析
一、两个变量间的相关分析
两个变量间的相关性，通常用相关系数r 来描述它们的密切程度和相关方向。
例5.1 某科技人员饲养了35尾团头鲂，共重 7.2kg，在水温29℃的条件下，测量摄食量 （g）与耗氧量（mg O2/kg.h）之间的关系， 结果如表5-1所示，试计算摄食量与耗氧率 的线性相关系数。
二、两个等级（轶）变量的相关分析
变量以有序等级作为取值（即，以自然数1、 2、……作为取值），这些变量称为有序等级变量。
例5.2 中国黑白花奶牛的外貌评分等级一般分 为特等80分，一等75分，二等70分，三等 65分4个等级（用1、2、3、4表示）。甲、 乙评委对10头母牛进行评定，评定等级结果 如表5-2所示。试分析甲、乙两评委评分的 一致性。
9.5
12.5 9.4 11.4
2.3
2.2 3.3 2.3
11
12 13 14 15 16
10.2
6.6 9.5 7.7 7.0 9.5
7.7
8.3 12.5 8.0 6.5 12.9
1.6
2.1 2.5 2.4 3.2 1.9
SPSS分析程序
Байду номын сангаас
1、数据输入 2、统计分析 Analyze Correlate Partial Variable框:鱼产量y、投饵量x1 要求显示零阶相 Controlling for 框：放养量x2 关矩阵，即两两 Options Pearson相关 Means and standard deviations 系数r Zero-order correlations Continue ok
Bivariate Coefficients框
1、Correlation Coefficients： Pearson：用Correlation过程计算连续变量或等间 隔测度的变量间的相关系数r（系统默认设置）。 Kendall’s tau-b：计算Kendall’s等级系数。这是一 个用于反映分类变量一致性的指标，只能在两个变量均属于 有序的分类时使用。 Spearman：计算Spearman 相关系数，即最常用的 非参数相关分析（轶相关）。 2、Test of Significance： 用于确定进行相关系数的Two-tailed双尾检验（系统 默认设置）或One-tailed单尾检验。 3、Flag significant correlations 选择此项将对显著的相关系数加上“*”标志（系统默 认设置），单个星号“*”表示显著，两个星号“** ”表 示非常显著。