SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤精选文档
S P S S皮尔逊相关分析实例操作步骤精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤选题：对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。
实验目的：任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。
相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。
实验变量：编号Number，身高height（cm），体重weight（kg）原始数据：实Array Array验方法：尔逊相关分析法软件：spss19.0操作过程与结果分析： 第一步：导入Excel 数据文件?1.open data document ——open data ——open ；2. Opening excel data source ——OK.第二步：分析身高（cm ）与体重（kg ）是否具有相关性1. 在最上面菜单里面选中Analyze ——correlate ——bivariate?，首先使用Pearson ，two-tailed ，勾选flag significant correlations 进入如下界面：2. 点击右侧options ，勾选Statistics ，默认Missing Values ，点击Continue 输出结果：图为基本的描述性统计量的输出表格，其中身高的均值（mean ）为152.576cm 、标准差（standarddeviation ）为8.3622、样本容量（number of cases ）为29；体重的均值为37.65kg 、标准差为5.746、样本容量为29。
两者的平均值和标准差值得差距不显着。
Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N身高（cm ） 152.576 8.3622 29体重(kg) 37.65 5.746 29Correlations身高（cm ）体重(kg)身高（cm ）Pearson Correlation 1.719** Sig. (2-tailed).000Sum of Squares and Cross-products 1957.953967.816Covariance 69.92734.565N29 29 体重(kg)Pearson Correlation .719** 1Sig. (2-tailed).000 Sum of Squares and Cross-products967.816924.312析结果表，从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为0.719，即|r|=0.719，表示体重与身高呈正相关关系，且两变量是显着相关的。
SPSS分析技术：Pearson相关、Spearman相关及Kendall相关
SPSS分析技术：Pearson相关、Spearman相关及Kendall相关基础回顾常用的相关性分析包括：皮尔逊（Pearson）相关、斯皮尔曼（Spearman）相关、肯德尔（Kendall）相关和偏相关。
下面介绍前三种相关分析技术，并用实际案例说明如何用SPSS使用这三种相关性分析技术。
三种相关性检验技术，Pearson相关性的精确度最高，但对原始数据的要求最高。
Spearman等级相关和Kendall一致性相关的使用范围更广，但精确度较差。
Pearson相关皮尔逊相关是利用相关系数来判定数据之间的线性相关性，相关系数r的公式如下：数据要求•正态分布的定距变量；•两个数据序列的数据要一一对应，等间距等比例。
数据序列通常来自对同一组样本的多次测量或不同视角的测量。
结论分析在皮尔逊相关性分析中，能够得到两个数值：相关系数（r）和检验概率（Sig.）。
对于相关系数r，有以下判定惯例：当r的绝对值大于0.6，表示高度相关；在0.4到0.6之间，表示相关；小于0.4，表示不相关。
r大于0，表示正相关；r小于0，表示负相关。
虽然相关系数能够判别数据的相关性，但是还是要结合检验概率和实际情况进行判定，当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。
Spearman相关当定距数据不满足正态分布，不能使用皮尔逊相关分析，这时，可以在相关分析中引入秩分，借助秩分实现相关性检验，即先分别计算两个序列的秩分，然后以秩分值代替原始数据，代入到皮尔逊相关系数公式中，得到斯皮尔曼相关系数公式：数据要求•不明分布类型的定距数据；•两个数据序列的数据一一对应，等间距等比例。
数据序列通常来自对同一组样本的多次测量或不同视角的测量。
结论分析在斯皮尔曼相关性分析中，也能够得到相关系数（r）和检验概率（Sig.），当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。
Kendall相关当既不满足正态分布，也不是等间距的定距数据，而是不明分布的定序数据时，不能使用Pearson相关和Spearman相关。
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相关分析的原理及应用
SPSS相关分析的原理及应用1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的数据统计和分析软件，广泛应用于社会科学、教育、医学等领域。
其相关分析功能是SPSS的重要组成部分，可用于研究数据中变量之间的关系以及预测未来的趋势。
本文将介绍SPSS相关分析的原理和应用。
2. 原理2.1 相关分析的基本概念相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
其中最常用的是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用于衡量连续变量之间的线性相关性。
皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。
2.2 相关分析的假设在进行相关分析之前，需要满足一定的假设条件。
这些假设包括： - 变量是正态分布的； - 变量之间的关系是线性的； - 变量具有线性相关性。
2.3 相关系数的计算方法在SPSS中，可以使用相关分析功能来计算皮尔逊相关系数。
该功能可以同时计算多个变量之间的相关系数，并自动生成相关矩阵。
相关矩阵展示了所有变量两两之间的相关性，便于进一步分析和解释。
3. 应用3.1 研究变量之间的关系相关分析在社会科学研究中经常用于分析变量之间的关系。
例如，研究人员可以使用相关分析来研究收入与教育水平之间的关系，分析变量之间的相关性可以帮助研究者发现潜在的模式和趋势。
3.2 预测未来的趋势相关分析可用于预测未来的趋势。
例如，一个公司可以使用历史销售数据和市场营销费用作为变量，通过相关分析来预测未来销售额与市场营销费用之间的关系。
这可以帮助公司制定更有效的市场策略和预算安排。
3.3 评估变量之间的相关性相关分析可以帮助研究者评估变量之间的相关性。
例如，在医学研究中，研究人员可以使用相关分析来评估不同药物剂量与患者疾病症状之间的相关性。
这可以帮助研究人员确定最佳药物剂量，并了解不同剂量的效果差异。
SPSS相关性分析 Pearson相关与偏相关分析的实现 步骤
SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤
一、Pearson相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤,但就是麻烦
1、分析——相关——偏相关。
2、选择变量,导入右侧框。
再点击选项,选择零阶相关系数(可选可不选,零阶先关系数就就是pearson相关系数,选了偏于对比查瞧)。
继续——确定。
3、结果分析:总磷Pearson相关不显著,但偏相关显著。
Pearson相关系数,显著性P值为0、416>0、05,相关性不显著。
偏相关,显著性P值为0、001<o、o1,极显著相关。
(显著性瞧sig、P值,
P<0、05,“*”显著;
P<0、01,“**”极显著)
方法二:简便方法,快捷迅速,不用挨个分析偏相关,可以一下子出来。
1、分析——回归——线性。
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图,先选择变量,再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关与偏相关性”。
其她的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析,分别瞧Sig、显著性,与偏相关系数。
以总磷为例,与之前单独做“偏相关”分析结果就是一样的。
其她变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表瞧出来。
2020年SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤(实用)
SPSS相关性分析Pearson 相关与偏相关分析的实现
步骤
SPＳS相关性分析Ｐｅarso ｎ相关与偏相关分析的实现
步骤
一、Pearｓon相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤，但是麻烦
1、分析——相关——偏相关。
２、选择变量，导入右侧框.再点击选项，选择零阶相关系数（可选可不选，零阶先关系数就是peaｒson相关系数,选了偏于对比查看）。
继续--确定。
3、结果分析：总磷Ｐｅａrson相关不显著，但偏相关显著.
Ｐearsｏn相关系数,显著性P值为0。
4１6〉0．0５，相关性不显著。
偏相关，显著性P值为0.00１<o.o1,极显
著相关。
(显著性看 sig。
P值，
Ｐ＜0。
05，“＊"显著;
P〈０．０１，“＊＊"极显著）
方法二:简便方法，快捷迅速，不用挨个分析偏相关，可以一下子出来.
１、分析——回归——线性.
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图，先选择变量,再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关和偏相关性”。
其他的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析，分别看Sig。
显著性，和偏相关系数。
以总磷为例,与之前单独做“偏相关”分析结果是一样的.其他变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表看出来。
...谢阅...。
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简介：在社会科学研究中，了解变量之间的相关性是十分重要的。
它可以帮助我们理解变量之间的关系，并且有助于预测或解释研究现象。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件是一种广泛应用于社会科学研究领域的统计分析软件。
本文将以通过SPSS软件分析变量之间的相关性为主题，介绍相关性概念、相关性的测量和分析方法。
相关性的概念：相关性是指在两个变量之间存在一种关系，当一个变量变化时，另一个变量也会相应地变化。
相关性可以是正相关、负相关或无相关。
正相关表示两个变量随着变化趋势的一致性增加或减少；负相关表示两个变量随着变化趋势的相反性增加或减少；无相关表示两个变量之间没有明显的关系。
相关性的测量方法：常用的相关性测量方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数适用于度量变量之间的相关性，而斯皮尔曼等级相关系数适用于顺序变量之间的相关性。
SPSS中的相关性分析步骤：下面将以一个虚拟数据集为例，简要介绍在SPSS中进行相关性分析的步骤。
步骤一：打开SPSS软件并导入数据集首先，打开SPSS软件，并导入包含变量的数据集。
数据可以是文本文件、Excel文件或SPSS数据文件。
步骤二：选择相关性分析选项点击菜单栏中的“分析”选项，然后选择“相关性”子菜单。
在弹出的窗口中，选择需要分析的变量，并将它们添加到右侧窗格中。
步骤三：选择相关系数在相关性分析窗口中，选择使用的相关系数类型。
默认情况下，SPSS使用皮尔逊相关系数。
如果变量不符合正态分布的要求，可以选择斯皮尔曼等级相关系数。
步骤四：运行相关性分析点击“确定”按钮，SPSS将生成相关性分析结果。
相关性表将显示出所选变量之间的相关系数。
步骤五：解读结果通过查看相关性表，可以了解每对变量之间的相关系数。
相关系数范围从-1到1，接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，接近0表示无相关。
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤选题：对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。
实验目的：任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。
相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。
实验变量：编号Number ，身高height （cm ），体重weight （kg ）原始数据：实验方法：皮尔逊相关分析法 软件：操作过程与结果分析： 第一步：导入Excel 数据文件 1. open data document ——open data ——open ；28 40 29322. Opening excel data source——OK.第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性1.在最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate ，首先使用Pearson，two-tailed，勾选flag significant correlations进入如下界面：2.点击右侧options，勾选Statistics，默认Missing Values，点击Continue输出结果：Descriptive StatisticsMean Std. Deviation N身高（cm）29体重(kg)29图为基本的描述性统计量的输出表格，其中身高的均值（mean）为、标准差（standard deviation）为、样本容量（number of cases）为29；体重的均值为、标准差为、样本容量为29。
两者的平均值和标准差值得差距不显著。
Correlations身高（cm）体重(kg)身高（cm）Pearson Correlation1.719**Sig. (2-tailed).000Sum of Squares andCross-productsCovarianceN2929体重(kg)Pearson Correlation.719**1Sig. (2-tailed).000Sum of Squares andCross-productsCovarianceN2929**. Correlation is significant at the level (2-tailed).图为相关分析结果表，从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为，即|r|=，表示体重与身高呈正相关关系，且两变量是显著相关的。
皮尔逊相关性分析
皮尔逊相关性分析皮尔逊相关性分析是一种常用的统计方法，用于衡量两个变量之间的线性关系。
该分析通过计算变量之间的相关系数来评估它们之间的相关性。
在本文中，我们将介绍皮尔逊相关性分析的原理、应用场景以及实际操作方法。
1. 皮尔逊相关性分析的原理和公式皮尔逊相关性分析基于统计学中的皮尔逊相关系数，用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关性。
皮尔逊相关系数的计算公式如下：r = (Σ(Xi - X)(Yi - Ŷ)) / sqrt(Σ(Xi - X)²) * sqrt(Σ(Yi - Ŷ)²)其中，r表示相关系数，Xi和Yi分别为两个变量的观测值，X和Ŷ分别为两个变量的平均观测值。
2. 皮尔逊相关性分析的应用场景皮尔逊相关性分析可以应用于各种领域的研究中，包括社会科学、经济学、医学等。
以下是几个常见的应用场景：2.1. 经济学中的相关性分析在经济学中，皮尔逊相关性分析可以用于评估不同变量之间的相关性，从而帮助经济学家了解经济系统中的相互影响关系。
例如，可以分析某个国家的GDP与通货膨胀之间的相关性，以及利率与消费支出之间的关系。
2.2. 医学研究中的相关性分析医学研究中常常需要评估不同变量之间的相关性，以便确定疾病与风险因素之间的关联。
皮尔逊相关性分析可以用于研究吸烟与肺癌之间的相关性，或者某种遗传因子与特定疾病之间的关系。
2.3. 营销研究中的相关性分析在市场营销领域，皮尔逊相关性分析可以帮助企业了解不同市场因素之间的相关性，从而指导其市场策略的制定。
例如，可以分析广告投入与销售额之间的关系，以及产品价格与顾客满意度之间的相关性。
3. 皮尔逊相关性分析的实际操作方法要进行皮尔逊相关性分析，需要先收集相关变量的数据。
然后，可以使用统计软件，如SPSS或Excel，来计算相关系数并进行统计分析。
SPSS第十三讲相关性分析
SPSS第十三讲相关性分析相关性分析是统计学中非常重要的概念，用于研究两个变量之间的关系。
SPSS是一种统计分析软件，可以用来进行相关性分析并且生成相应的结果。
本文将介绍SPSS中的相关性分析方法，并结合实际案例来解释其应用。
首先，打开SPSS软件并导入需要分析的数据。
假设我们有一组数据包含两个变量：X和Y。
我们想要确定这两个变量之间的相关性。
第一步是选择"分析"菜单中的"相关"子菜单。
在相关菜单中，我们可以看到有两个选项："二变量"和"相关矩阵"。
如果我们只想要分析两个变量之间的关系，就选择"二变量"。
在"二变量"对话框中，我们需要选择要分析的两个变量，即X和Y。
将它们分别输入到对应的方框中。
首先，选择X变量并将其拖到框中，然后选择Y变量并将其拖到框中。
在"协方差矩阵"部分，可以选择是否要计算协方差矩阵。
协方差矩阵会给出每个变量之间的协方差，是相关性的衡量指标之一、如果我们只关心相关性，可以不勾选该选项。
然后，点击"确定"按钮生成相关性分析结果。
SPSS会输出相关性系数，如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数用于度量两个连续变量之间的线性相关性，而斯皮尔曼相关系数则用于度量两个有序变量之间的相关性。
除了相关系数，SPSS还会输出显著性水平（p值）。
p值用来衡量样本相关系数是否代表总体相关系数。
通常情况下，如果p值小于0.05，则我们可以认为样本相关系数是显著的。
接下来，我们将通过一个实际案例来说明相关性分析在SPSS中的应用。
假设我们想要研究体重和身高之间的相关性。
我们收集了100个人的身高和体重数据，现在想要分析这两个变量之间的关系。
首先，将身高数据输入到X变量中，将体重数据输入到Y变量中。
然后，在"协方差矩阵"部分不勾选选项，因为我们只关心相关性。
SPSS相关分析案例讲解
SPSS相关分析案例讲解在社会科学研究中，统计分析是必不可少的工具之一。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各种研究领域。
本文将通过一个案例来讲解SPSS中的相关分析方法及其应用。
案例背景：某研究小组想要探索学生的睡眠时间与其学业成绩之间是否存在相关性。
他们采集了一份包括学生的睡眠时间和学业成绩的数据，并希翼通过SPSS进行相关性分析，以验证他们的研究假设。
数据采集与准备：研究小组首先在一所中学中随机选取了100名学生作为研究对象。
他们使用问卷调查的方式采集了学生的睡眠时间和学业成绩数据。
睡眠时间以小时为单位，学业成绩以百分制表示。
在数据采集完成后，研究小组将数据输入SPSS软件进行分析。
相关性分析：在SPSS软件中，相关性分析可以匡助我们了解两个变量之间的关系。
为了进行相关性分析，我们首先需要检查数据的正态性和线性关系。
在这个案例中，我们可以通过绘制散点图来观察学生的睡眠时间和学业成绩之间的关系。
通过SPSS软件，我们可以很方便地进行散点图的绘制。
在绘制完成后，我们可以观察到散点图中的数据点是否具有明显的线性趋势。
如果数据点呈现出明显的线性关系，我们可以继续进行相关性分析。
在SPSS中，相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数来实现。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示彻底负相关，1表示彻底正相关，0表示没有相关性。
通过相关系数的计算，我们可以得到学生的睡眠时间和学业成绩之间的相关系数。
结果解读：在该案例中，通过SPSS进行相关性分析后，我们得到了一个相关系数为0.6。
这个结果表明学生的睡眠时间与其学业成绩之间存在中度正相关关系。
也就是说，睡眠时间较长的学生往往有较好的学业成绩。
进一步分析：除了计算相关系数，SPSS还可以进行更深入的相关性分析。
例如，我们可以通过假设检验来确定相关系数是否显著。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了多种分析方法，可以帮助用户进行数据分析和统计推断。
下面是一些SPSS常用分析方法的操作步骤，供参考。
1.描述性统计分析：- 打开SPSS软件，导入数据文件（.sav或者.csv格式）。
-菜单栏选择"分析"，然后选择"描述性统计"，再选择"统计"。
-在弹出的对话框中，选择要进行描述性统计分析的变量，并选择要计算的统计量（如均值、标准差、最大值、最小值等）。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
2.T检验：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"独立样本T检验"（或相关样本T检验）。
-在弹出的对话框中，选择要进行T检验的自变量和因变量，并指定群组变量（如性别）。
-可以选择自定义选项，如置信水平、方差齐性检验等。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
3.方差分析：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"单因素方差分析"（或多因素方差分析）。
-在弹出的对话框中，选择要进行方差分析的自变量和因变量，并指定分组变量（如教育程度）。
-可以选择自定义选项，如置信水平、效应大小等。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
4.相关分析：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"相关"，再选择"双变量"（或多变量）。
-在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并进行相关系数类型的选择（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
皮尔逊相关性分析
皮尔逊相关性分析皮尔逊相关性分析（Pearson correlation analysis）是统计学中常用的一种分析方法，用于衡量两个变量之间的相关程度。
它基于皮尔逊相关系数，可以评估变量之间的线性关系强度和方向。
本文将介绍皮尔逊相关性分析的原理、应用和计算方法。
一、原理皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间相关性的统计量，取值范围从-1到1。
当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性关系。
皮尔逊相关系数的计算公式如下：r = ∑((X_i - X)(Y_i - Ȳ)) / sqrt(∑((X_i - X)^2)∑((Y_i - Ȳ)^2))其中，r为皮尔逊相关系数，X_i和Y_i分别为两个变量的观测值，X和Ȳ分别为两个变量的均值。
二、应用皮尔逊相关性分析广泛应用于各个领域，可以帮助我们了解变量之间的关联程度，进而指导决策和分析。
以下是一些皮尔逊相关性分析的常见应用场景：1. 经济学在经济学中，我们可以使用皮尔逊相关性分析来研究不同经济指标之间的关系，例如国内生产总值（GDP）与消费支出、投资支出之间的相关性，以及失业率与通货膨胀率之间的相关性。
2. 市场营销在市场营销领域，皮尔逊相关性分析可以帮助我们了解不同广告渠道对销售额的影响程度，以及产品价格与销售量之间的相关性。
通过分析这些相关性，我们可以优化市场推广策略，提高销售业绩。
3. 医学研究医学研究中，我们可以使用皮尔逊相关性分析来研究不同因素对某种疾病发病率的影响。
例如，我们可以研究吸烟与肺癌之间的相关性，或者BMI指数与心血管疾病之间的相关性。
通过这些研究结果，我们可以更好地预防和治疗疾病。
三、计算方法进行皮尔逊相关性分析时，需要获取两个变量的相关数据，并使用统计软件进行计算。
下面以SPSS软件为例，介绍具体的计算步骤：1. 打开SPSS软件，并导入数据文件。
Pearson相关的超详细SPSS操作方法
Pearson相关的超详细SPSS操作方法Pearson相关的超详细SPSS操作方法作者：张耀文（医咖会）1、问题与数据某研究者拟探讨在45岁至65岁健康男性中胆固醇浓度与观看电视的时间是否有关。
他猜测：看电视时间较长者，血液中的胆固醇浓度要高一些。
研究者收集了研究对象每天看电视时间（变量time_tv）和胆固醇浓度（变量cholesterol）。
部分数据如图1.1。
图1.1 部分数据2、对问题的分析研究者想观察两个连续变量之间的相关性，可以使用Pearson相关分析。
使用Pearson相关分析时，需要考虑5个假设。
假设1：两个变量都是连续变量。
假设2：两个连续变量应当是配对的，即来源于同一个个体。
假设3：两个连续变量之间存在线性关系，通常做散点图检验该假设。
假设4：两个变量均没有明显的异常值。
Pearson相关系数易受异常值影响。
假设5：两个变量符合双变量正态分布。
假设1和假设2与研究设计有关。
经分析，本研究数据符合假设1和2。
如何考虑和处理假设3-5呢？3、SPSS操作3.1 检验假设3：两个连续变量之间存在线性关系Pearson要求两个变量之间存在线性关系。
本例要求观看电视时间（time_tv）和胆固醇浓度（cholesterol）之间存在线性关系。
要确定是否存在线性关系，研究者需要查看两个变量的散点图。
如果散点图大致呈一条直线，说明有线性关系。
但是，如果不是一条直线（如一条曲线）则没有线性关系。
散点图1.2给出了线性和非线性关系的例子：图1.2 两个变量的散点图计算Pearson相关系数时，最好有类似于上述第一个散点图的线性关系。
如果两变量间不存在线性关系，下面还会介绍如何应对这种非线性关系并计算Pearson相关系数。
以下先说明将如何在SPSS中生成散点图，检验线性关系。
在主界面点击Graphs→Chart Builder，在Chart Builder对话框下，选择Gallery→Choose from→Scatter/Dot。
SPSS相关性分析 Pearson相关与偏相关分析的实现 步骤
SPSS相干性剖析 Pearson相干与偏相干剖
析的实现步调
一、Pearson相干剖析
二、偏相干剖析
办法一正规步调,但是麻烦
1.剖析——相干——偏相干.
2.选择变量,导入右侧框.再点击选项,选择零阶相干系数（可选可不选,零阶先关系数就是pearson相干系数,选了偏于比较检讨）.持续——肯定.
3.成果剖析：总磷Pearson相干不明显,但偏相干明显.
Pearson相干系数,明显性P值为0.416>0.05,相干性不明显.偏相干,明显性P值为0.001<o.o1,极明显相干.
（明显性看 sig. P值,
P<0.05,“*”明显;
P<0.01,“**”极明显）
办法二：轻便办法,快捷敏捷,不必挨个剖析偏相干,可以一会儿出来.
1.剖析——回归——线性.
2.“消融氧.氨氮.总磷.总氮.水温”与“叶绿素”的偏相干剖析.如图,先选择变量,再选择“统计量”.“统计量”必定要选择“部分相干和偏相干性”.其他的可以不选.持续—肯定.
3.成果剖析,分离看Sig. 明显性,和偏相干系数.
以总磷为例,与之前单独做“偏相干”剖析成果是一样的.其他变量与叶绿素的偏相干关系也可以在上表看出来.。
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SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
选题：
对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。
实验目的：
任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。
相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。
实验变量：
编号Number，身高height（cm），体重weight（kg）
原始数据：
实验方法：
逊
相
关
分
析
法
软件：
操作过程与结果分析：
第一步：导入Excel 数据文件
1.open data document ——open data ——open ；
2. Opening excel data source ——OK.
第二步：分析身高（cm ）与体重（kg ）是否具有相关性
1. 在最上面菜单里面选中Analyze ——correlate ——bivariate ，首先使用Pearson ，two-tailed ，勾选flag significant correlations 进入如下界面：
2. 点击右侧options ，勾选Statistics ，默认Missing Values ，点击Continue 输出结果：
图为基本的描述性统计量的输
出表格，其中身高的均值（mean ）
为、标准差（standard deviation ）
为、样本容量（number of cases ）
为29；体重的均值为、标准差为、
样本容量为29。
两者的平均值和标准差值得差距不显着。
图为相关分析结果表，从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为，即
|r|=，表示体重与身高呈正相关关系，且两变量是显着相关的。
另外，
两者之间不相关的双侧检验值为，图中的双星号标
记的相关系数是在显着性水平为以下，认为标记的相关系数是显着的，验证了两者显着相关的关系。
所以可以得出结论：学生的体重与身高存在显着的
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
身高（cm ） 29
体重(kg) 29
Correlations
身高（cm ）
体重(kg)
身高（cm ）
Pearson Correlation 1
.719** Sig. (2-tailed)
.000
Sum
of
Squares
and
Cross-products
Covariance N
29 29 体重(kg)
Pearson Correlation .719** 1
Sig. (2-tailed) .000 Sum
of
Squares
and
Cross-products
Covariance N
29
29
**. Correlation is significant at the level (2-tailed).
正相关性，当体重越高时，身高也越高。
第三步：画散点图：选中Graphs——Legacy Dialogs——Scatter/dot——Simple scatter——define.
得到散点图，如下图：。