spss 双变量回归与相关
4 spss相关分析和回归分析总结
从表中可看出， Pearson相关系数为0.865，即小鸡的体重与鸡冠的相关系数 为0.865，这两者之间不相关的双尾检验值为0.001。体重观测值的协方差为 100.278，而鸡冠重观测值的协方差为761.556，体重和鸡冠重的协方差为239.111。 从统计结果可得到，小鸡的体重与鸡冠重之间存在正相关关系，当小鸡的 体重越大时，则小鸡的鸡冠越重。并且，否定了小鸡的体重与鸡冠重之间不相关 的假设。
相关分析实例
十只小鸡的体重与鸡冠的数据如表所示（数据文件： 小鸡（相关）.sav）：
相关分析实例数据表
观测 号 体重 （克） 鸡冠重 （毫克） 1 83 56 2 72 42 3 69 18 4 90 84 5 90 56 6 95 7 8 9 10 90 91 75 70
107 9量表，如下：
Des cript ive St atist ics Mean 82.50 60.00 Std. Deviation 10.01 27.60 N 10 10
体重 鸡冠重
从表中可看出，变量weight的均值为82.50，标 准差为10.01，观测数为10；变量coronaryt的均值 为60.00，标准差为27.60，观测数为10；
Pearson相关系数距阵
Cor relat ions 体重 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and 902.500 2152.000 Cross-products Covariance 100.278 239.111 N 10 10 鸡冠重 Pearson Correlation .865** 1.000 Sig. (2-tailed) .001 . Sum of Squares and 2152.000 6854.000 Cross-products Covariance 239.111 761.556 N 10 10 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 体重 1.000 . 鸡冠重 .865** .001
spss 双变量回归与相关ppt课件
Selection Variable
Case Labels WLS Weight
定义回归分析的应变量，只能选一个。在左侧框内单击应变量 名，其前面的小三角符号变成黑色（即被激活），单击选入 定义回归分析的自变量。用法同上 选择自变量的入选方式，默认的是 Enter(即强行进入法)。本 章自变量只有一个，就选择 Enter 法 当只分析某变量符合一定条件的记录时，选入该变量，并用右 侧的 Rule 键建立选择条件。它和我们在分析前利用 Data 菜单中 Select Case 选择记录的功能是一样的 选择一个变量，它的取值将作为每条记录的标签 进行加权最小二乘法的回归分析
Unstandardized
原始残差
Standardized
标准化后的残差，均数为 0，标准差为 1
Studentized Delected
Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval:
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1
直线回归
2
直线相关与秩相关
3
曲线拟合
2020年6月1日星期一1时20分50秒
（一）直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表
1。估计尿肌酐含量（Y）对其年龄（X）的回归方程。
表1 8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24h）
列出 7 个变量名 因变量 标准化残差 调节预测值 学生化剔除残差 标准化预测值 剔除残差 学生化残差 绘制散点图 上一组坐标的变量名 下一组坐标的变量名 输入变量名，作为图形的 X 轴 输入变量名，作为图形的 Y 轴 绘制标准残差图 直方图 正态 P-P 图 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
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SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于统计学、社会科学研究以及市场调研等领域。
利用SPSS软件可以对数据进行有效的整理、分析和可视化展示。
其中，分析变量之间的相关性是一个重要的统计问题，能够帮助我们揭示变量之间的关联性和趋势。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行变量相关性分析，并通过实例进行详细说明。
一、相关性的概念和意义相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。
在统计学中，我们常用相关系数来衡量变量之间的相关性。
变量之间的相关性分为正相关、负相关和无相关三种情况。
正相关表示两个变量的值趋势向着同一方向变化；负相关表示两个变量的值趋势向着相反的方向变化；无相关表示两个变量之间没有明显的变化趋势。
变量间的相关性分析在许多领域都具有重要的意义。
在市场调研中，通过分析产品价格与销量之间的相关性，可以帮助企业优化定价策略；在医学研究中，分析某种药物的剂量与疗效之间的相关性，可以指导药物的使用和治疗方案的制定。
二、SPSS软件基础操作在进行相关性分析之前，我们首先需要掌握SPSS软件的基础操作。
以下是常用的几个操作步骤：1. 导入数据：在SPSS软件中，我们可以通过导入Excel表格、CVS文件等方式将数据导入软件中。
2. 创建变量：在导入数据后，有时需要创建新的变量。
例如，在分析一个销售数据表格时，我们可以通过销售额除以销售数量来创建一个新的变量，表示平均每笔交易的金额。
3. 数据整理：为了进行相关性分析，我们有时需要对数据进行整理和清洗。
例如，去掉重复值、缺失值或异常值。
4. 变量选择：根据需要，我们可以选择特定的变量进行相关性分析。
三、SPSS软件中的相关性分析在SPSS软件中，相关性分析是一个比较简单的操作。
以下是基本的步骤：1. 打开SPSS软件，选择“Analyze（分析）”菜单栏，再选择“Correlate（相关性）”，点击“Bivariate（双变量）”。
spss-回归分析和相关分析的区别
spss-回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的，相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式，而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。
主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量. 二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法，但2种数理统计方法存在本质的差别，即它们用于不同的研究目的。
相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势（即共同变化的程度），回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。
在相关分析中，两个变量必须同时都是随机变量，如果其中的一个变量不是随机变量，就不能进行相关分析，这是相关分析方法本身所决定的。
对于回归分析，其中的因变量肯定为随机变量（这是回归分析方法本身所决定的），而自变量则可以是普通变量（有确定的取值）也可以是随机变量。
在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；如果自变量是普通变量，即模型Ⅰ回归分析，采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。
如果自变量是随机变量，即模型Ⅱ回归分析，所采用的回归方法与计算者的目的有关。
在以预测为目的的情况下，仍采用“最小二乘法”（但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ 设计的，未考虑自变量的随机误差）；在以估值为目的（如计算可决系数、回归系数等）的情况下，应使用相对严谨的方法（如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法” ）。
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析和回归分析SPSS实现SPSS（统计包统计分析软件）是一种广泛使用的数据分析工具，在相关分析和回归分析方面具有强大的功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析和回归分析。
相关分析（Correlation Analysis）用于探索两个或多个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行相关分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“相关”子菜单。
3.在“相关”对话框中，选择将要分析的变量，然后单击“箭头”将其添加到“变量”框中。
4.选择相关系数的计算方法（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
5.单击“确定”按钮，SPSS将计算相关系数并将结果显示在输出窗口中。
回归分析（Regression Analysis）用于建立一个预测模型，来预测因变量在自变量影响下的变化。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行回归分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“回归”子菜单。
3.在“回归”对话框中，选择要分析的因变量和自变量，然后单击“箭头”将其添加到“因变量”和“自变量”框中。
4.选择回归模型的方法（如线性回归、多项式回归等）。
5.单击“统计”按钮，选择要计算的统计量（如参数估计、拟合优度等）。
6.单击“确定”按钮，SPSS将计算回归模型并将结果显示在输出窗口中。
在分析结果中，相关分析会显示相关系数的数值和统计显著性水平，以评估变量之间的关系强度和统计显著性。
回归分析会显示回归系数的数值和显著性水平，以评估自变量对因变量的影响。
值得注意的是，相关分析和回归分析在使用前需要考虑数据的要求和前提条件。
例如，相关分析要求变量间的关系是线性的，回归分析要求自变量与因变量之间存在一定的关联关系。
总结起来，SPSS提供了强大的功能和工具，便于进行相关分析和回归分析。
通过上述步骤，用户可以轻松地完成数据分析和结果呈现。
然而，分析结果的解释和应用需要结合具体的研究背景和目的进行综合考虑。
spss 双变量回归与相关汇总
Influence Statistics DfBeta(s) Standardized DfBeta(s) DfFit Standardized DfFit Covariance ratio
Save to new file Coefficient statistics Produces all partial plots
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1
直线回归
2
直线相关与秩相关
3
曲线拟合
2020年9月25日星期五9时20分20秒
（一）直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表
1。估计尿肌酐含量（Y）对其年龄（X）的回归方程。
表1 8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24h）
2020年9月25日星期五9时20分21秒
残差的独立性检验
2020年9月25日星期五9时20分21秒
操作提示 Regression Coefficients Estimates
设置回归系数选项
输出回归系数 及其标准误，t 值，P 值，标准化回归系数 ，
Confident Intervals Covariance matrix Model fit
Unstandardized
原始残差
Standardized
标准化后lected
Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval:
设置测量数据点离拟合模型的距离指标 马哈拉诺夫距离，所示的是观察值距样本平均值的距离 表示不考虑该记录，模型残差发生的变化。若 Cook’s 距离大于 1， 该记录可能为影响点 杠杆值。测量数据点的影响强度，若值大于 2*P/N（P 为变量数，N 为 样本含量），该记录可能为影响点 设置诊断影响点的统计量选项 Difference in Beta 的缩写，表示不考虑该观察值后回归系数的变化值 标准化的 DfBeta ，当它大于 2/Sqrt(N)时，该点可能是强影响点 Difference in fit value 的缩写，表示不考虑该观察值后预测值的变化值 标准化的 DfFit 值，当它大于 2/Sqrt(N)时，该点可能是强影响点 在多重回归中表示不考虑该观察值后协方差矩阵与含该观察值协方差 矩阵的比率。它的绝对值大于 3*P/N 时，该点可能为强影响点 保存结果到新文件，默认在当前数据集中生成新的变量 可以将新变量存到新的 SPSS 数据文件中 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
(完整版)SPSS双变量相关性分析
数学建模SPSS双变量相关性分析
关键词：数学建模相关性分析SPSS
摘要：在数学建模中，相关性分析是很重要的一部分，尤其是在双变量分析时，要根据变量之间的联系建立评价指标，并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。
本文由数学建模中的双变量分析出发，首先阐述最主要的三种数据分析：Pearson系数，Spearman系数和Kendall系数的原理与应用，再由实际建模问题出发，阐述整个建模过程和结果。
r s=
∑(P i−P ave)(Q i−Q ave)√∑(P i−P ave)2(Q i−Q ave)2
在SPSS中打开数据，点击：分析—>相关—>双变量，打开对话窗口，选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。
需要说明两点：
（1）因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知，需选用双侧检验；
（2）除了数据满足非正态分布以外，Spearman秩相关系数分析还需要数据分级，以计算秩。
但在SPSS中程序会自动生成秩，无需再手动分级。
注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致，还须考虑Sig值。
由数据，Sig<0.5表示接受原假设，即Rho>|r|。
Sig<0.5则拒绝原假设，两者不相关。
而r值则代表了正负相关性，以及相关性大小。
结果见表。
SPSS相关与回归
2. 基本概念
一元线性回归：y*=β0+β1x。
β0 称为截距，回归方程的常数项；β1为回归直线的 斜率，也称回归系数。
模拟方法为最小二乘法：即保证各实测点距回 归直线的纵向距离的平方和（残差平方和： (yi- yi*)2）为最小。 多元线性回归： y*=β0+β1x1 +…..+βjxj
7000 6000
7000
6000
5000
5000
4000
4000
3000
3000
投入人年数
投入人年数
2000
2000
1000
1000
0 -1000 0 1000 2000 3000 4000
0 -100000 0 100000 200000 300000 400000
投入高级职称的人年数
投入科研事业费（百元）
回归分析：是研究变量之间数量依存关系的一种 统计分析方法，可以把握因变量受一个或多个自 变量影响的程度，并可利用回归方程进行预测和 控制。 回归分析的任务：建立回归方程。 用途：考察影响因素；预测与控制
19
1. 相关与回归的关系
相关：反映变量间线性关系的密切程度（点的疏密） 回归：反映自变量取值大小对因变量取值的影响程度 （斜率大小）
14
举例
打开‘相关回归分析－高校科研研究’，研究 高校课题总数与投入的高级职称人年数、发表 的论文数（去年）之间是否具有线性相关关系。
15
三、偏相关分析
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，使得简单相关系数不能真实地反映两个变量间的线性 相关程度。 偏相关分析：就是在研究两个变量之间的线性相关关系时， 控制可能对其产生影响的变量。 偏相关系数：衡量任何两个变量之间的关系而使与这两个 变量有联系的其他变量都保持不变时所得到的相关系数。 当控制变量个数为n时称 n阶偏相关系数，故零阶偏相关 系数即简单相关系数； Partial 计算两个变量间在控制了其他变量影响下的相关 系数,即偏相关系数. 例如商品需求量和价格、消费者收入三者之间的关系。
简单介绍SPSS如何做回归和相关
我们在做临床比对时，会同时观察两个或两个以上变量的变化并研究它们之间的相互关系，常用的统计学方法为相关与回归分析。
两变量之间的关系一般分为两种：一种关系是一个变量的变化是否依赖于另一个变量的变化（如，药物剂量与体重，体重决定了药剂量，体重为主动因素，为自变量，药剂量是被动的，为应用量，应当采用统计学方法是回归分析），另一种关系是两个变量的变化没有明显的主从关系，属于共同变化，但是两者之间有一定的依赖关系（如，体重与身高）。
一．相关分析相关分为线性相关和非线性相关，线性相关是指在两个变量分布散点图上，点的分布呈直线趋势，非线性相关则是两个变量之间的变化趋势不呈直线关系。
1.双变量相关分析，当分析两个变量之间是否有相关分析时可用，对双变量呈正态分布的资料，可选择参数方法的Pearon相关分析，对双变量呈非正态分布的资料，选择Spearman相关系数（等级相关系数），Kendoll相关系数等非参数分析方法程序操作：analyze→correlate（关联）→bivariate（双变量的adj）相关系数选择Pearon2.直线相关分析程序操作：analyze→correlate（关联）→bivariate（双变量的adj）相关系数选择Pearon3.偏相关分析，多变量相关分析时，有时需要分析其中两个变量的相关关系，但是由于多个变量之间的相互作用，其真实关系难以体现，因此，真实体现两者相关关系就必须要控制其他变量的变化，剔除其他变量的影响，这种分析方法称为偏相关分析。
程序操作：analyze→correlate→partial（局部，偏的，不公平adj）4.非线性相关分析，应用条件观察原始数据是以等级表示的双变量资料，两个变量资料明显偏离正态分布。
程序操作：analyze→correlate（关联）→bivariate（双变量的adj）相关系数选择Spearman二．线性回归分析在研究两个变量相互关系时，如果能够明确哪个是自变量，哪个是应变量时，就应当采用回归分析的统计学方法。
SPSS_相关分析与回归分析专题
案例：翻开“地区经济开展水平指标.sav〞
相关分析 与
回归分析
参数设置： 分析变量例表
距离的计算对象 距离的测度类型
相关分析 与
回归分析
结果分析：
相关分析 与
回归分析
相关分析 与
回归分析
〔1〕案例处理摘要。“案例处理摘要〞表格给出了数 据使用的根本情况。主要是对有无缺失值的统计信息， 可见本例的11个案例没有缺失，全部用于分析。 〔2〕近似矩阵。“近似矩阵〞表格给出的是各变量之 间的相似矩阵，图中以线框标注了相关系数较大的几对 变量。它们在进一步的分析中应重点关注，或者直接对 其进展适当的预处理〔例如变量约减〕
0阶偏相关 〔Pearson)
1阶偏相关
相关分析 与
回归分析
显著相关
相关不显著
相关分析 与
回归分析
〔1〕描述性输出，“描述性统计量〞表格给出了三个 变量的根本统计信息，包括均值、标准差和频率。 〔2〕相关性输出，“相关性〞表格给出了所有变量的0 阶偏相关〔Pearson简单相关〕系数和1阶偏相关系数的 计算结果果、以及它们各自的显著性检验P值。分析结 果显示：在体重 不变的条件下，身高与肺活量之间不存 在显著 线性相关关系。
相关分析 与
回归分析
相关分析与回归分析专题 (Correlation & regression)
相关分析 与
回归分析
相关分析
(Correlation Analysis)
相关分析 与
回归分析
一、相关分析的意义： 研究问题过程：单变量分析 双变量 分析 多变量分析 多变量分析与单变量分析的最大不同： 提醒客观事物之间的关联性。
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。
「相关分析与回归分析SPSS实现」
「相关分析与回归分析SPSS实现」相关分析与回归分析是统计学中常用的方法，可以用来研究两个或多个变量之间的相关关系，并进行预测和解释。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常见的统计分析软件，提供了完成相关分析和回归分析的功能。
本文将从相关分析和回归分析的基本原理、SPSS的操作步骤以及分析结果的解释等方面进行阐述。
首先，相关分析用于研究两个变量之间的相关关系。
可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关程度。
根据变量的度量尺度不同，常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和切比雪夫距离等。
在SPSS中，进行相关分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入待分析的数据文件。
2.选择“分析”菜单，点击“相关”子菜单。
3.在弹出的对话框中，选择需要进行分析的变量，并选择相关系数的计算方法。
4.点击“确定”按钮，即可得到相关分析的结果。
相关分析的结果包括相关系数、显著性水平和样本大小等。
相关系数的取值范围在-1到1之间，接近-1或1表示两个变量呈现很强的正相关或负相关关系，接近0表示两个变量之间没有线性相关关系。
其次，回归分析用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析可以包括一元回归分析和多元回归分析。
一元回归分析用于研究一个自变量对一个因变量的影响，多元回归分析则可以同时研究多个自变量对一个因变量的影响。
在SPSS中，进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入待分析的数据文件。
2.选择“分析”菜单，点击“回归”子菜单。
3.在弹出的对话框中，选择需要进行分析的因变量和自变量。
对于多元回归分析，可以选择多个自变量。
4.可以选择加入交互项和控制变量等进行高级分析。
5.点击“确定”按钮，即可得到回归分析的结果。
回归分析的结果包括回归方程、回归系数、显著性水平和拟合优度等。
回归方程可以用来预测因变量的取值，回归系数表示自变量对因变量的影响程度，显著性水平表示回归模型是否具有统计学意义，拟合优度表示回归模型对观测数据的拟合程度。
《2024年数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》范文
《数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》篇一数据统计分析软件SPSS的应用（五）——相关分析与回归分析一、引言在当今的大数据时代，数据统计分析成为了科学研究、商业决策以及社会分析等领域中不可或缺的环节。
其中，相关分析与回归分析是数据统计分析中的两种重要方法。
本文将重点介绍这两种分析方法在数据统计分析软件SPSS中的应用，以及它们在现实研究中的应用实例。
二、相关分析1. 概念解释相关分析是研究两个或多个变量之间关系密切程度的一种统计方法。
通过计算相关系数，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。
2. SPSS操作步骤（1）数据导入：将需要分析的数据导入到SPSS软件中。
（2）选择相关分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“相关”->“双变量”。
（3）选择变量：在弹出的对话框中选择需要进行相关分析的变量。
（4）设置选项：设置相关系数的计算方法、显著性水平等选项。
（5）运行分析：点击“运行”按钮，SPSS将自动计算相关系数并生成结果报告。
3. 实例应用以某市居民的年收入与消费支出为例，通过SPSS进行相关分析，可以了解年收入与消费支出之间的线性关系强度和方向，为政策制定提供参考依据。
三、回归分析1. 概念解释回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的统计方法。
通过建立回归模型，可以预测因变量的值，并了解自变量对因变量的影响程度。
2. SPSS操作步骤（1）数据导入：将需要分析的数据导入到SPSS软件中。
（2）选择回归分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“回归”->“线性”。
（3）选择因变量和自变量：在弹出的对话框中设置因变量和自变量。
（4）设置模型：设置回归模型的类型、方法等选项。
（5）运行分析：点击“运行”按钮，SPSS将自动建立回归模型并生成结果报告。
3. 实例应用以某企业的销售额与广告投入为例，通过SPSS进行回归分析，可以了解广告投入对销售额的影响程度，为企业制定营销策略提供参考依据。
(完整版)SPSS双变量相关性分析
数学建模SPSS双变量相关性分析
关键词：数学建模相关性分析SPSS
摘要：在数学建模中，相关性分析是很重要的一部分，尤其是在双变量分析时，要根据变量之间的联系建立评价指标，并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。
本文由数学建模中的双变量分析出发，首先阐述最主要的三种数据分析：Pearson系数，Spearman系数和Kendall系数的原理与应用，再由实际建模问题出发，阐述整个建模过程和结果。
r s=
∑(P i−P ave)(Q i−Q ave)√∑(P i−P ave)2(Q i−Q ave)2
在SPSS中打开数据，点击：分析—>相关—>双变量，打开对话窗口，选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。
需要说明两点：
（1）因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知，需选用双侧检验；
（2）除了数据满足非正态分布以外，Spearman秩相关系数分析还需要数据分级，以计算秩。
但在SPSS中程序会自动生成秩，无需再手动分级。
注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致，还须考虑Sig值。
由数据，Sig<0.5表示接受原假设，即Rho>|r|。
Sig<0.5则拒绝原假设，两者不相关。
而r值则代表了正负相关性，以及相关性大小。
结果见表。
相关分析和回归分析SPSS实现
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。
spss中相关与回归分析
*
1
第1页，共77页。
相关与回归分析
双变量相关分析 线性回归 曲线估计 两条回归直线的比较
*
2
第2页，共77页。
第一节 双变量相关分析
一、Pearson相关分析 二、Spearman等级相关
*
3
第3页，共77页。
一、Pearson相关分析
例1 表1为一项关于儿童健康和发展的研究中10名学龄儿童的身高 和体重资料。
*
30
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建立数据文件：身高与体重的回归分析.sav.
定义变量 输入数据 开始分析
绘制散点图 Analyze →Regression→Linear
定义变量：体重→Dependent,身高→Independent(s) 选择统计量： 绘制残差图： 计算总体均数的估计值和预测值： 在散点图中添加置信带和预测带：双击散点图进行添加，
表。问患者疗效与年龄间有无关联?
年龄(岁)
11～ 20～ 30～ 40～ 50～ 合计
表 4 慢性支气管炎患者各年龄组疗效观察结果
治愈 35 32 17 15 10 109
疗效
显效
好转
1
1
8
9
13
12
10
8
11
23
43
53
无效 3 2 2 2 5 14
合计
40 51 44 35 49 219
*
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Element →Fit Line at total →Confidence Intervals →Mean （Individual）
*
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（三）曲线拟合
例3 以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子CRF（nmol/L）刺激离 体培养的大鼠垂体前叶细胞，监测其垂体合成分泌肾上腺皮质激素 ACTH的 量（pmol/L）。根据表3中得的5对数据建立CRF-ACTH工作曲线。
1.建立数据文件同前
表3 标准CRF刺激大鼠垂体 前叶细胞分泌ACTH测定结果
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操作提示 Predicted Values Unstandardized Standardized Adjusted S.E of mean predictions Residuals Unstandardized Standardized Studentized Delected Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval: 设置预测值选项 应变量原始预测值 标准化后的预测值，预测值的均数为 0，标准差为 1 不考虑当前记录，当前模型对该记录应变量的预测值 预测值的标准差 设置残差选项，用于模型诊断 原始残差 标准化后的残差，均数为 0，标准差为 1 采用 t 变换产生的残差，即学生化残差 不考虑当前记录， 当前模型对该记录应变量的预测值对观察值的 原始残差，即剔除残差，可发现可疑的强影响点 学生化剔除残差 设置预测区间 条件均数的置信区间 个体 y 值的容许区间 设置置信度，默认 95%
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操作提示 Distances Mahalanobis Cook’s Leverage values Influence Statistics DfBeta(s) Standardized DfBeta(s) DfFit Standardized DfFit Covariance ratio Save to new file Coefficient statistics Produces all partial plots 设置测量数据点离拟合模型的距离指标 马哈拉诺夫距离，所示的是观察值距样本平均值的距离 表示不考虑该记录，模型残差发生的变化。若 Cook’s 距离大于 1， 该记录可能为影响点 杠杆值。测量数据点的影响强度，若值大于 2*P/N（P 为变量数，N 为 样本含量） ，该记录可能为影响点 设置诊断影响点的统计量选项 Difference in Beta 的缩写，表示不考虑该观察值后回归系数的变化值 标准化的 DfBeta ，当它大于 2/Sqrt(N) 时，该点可能是强影响点 Difference in fit value 的缩写， 表示不考虑该观察值后预测值的变化值 标准化的 DfFit 值，当它大于 2/Sqrt(N) 时，该点可能是强影响点 在多重回归中表示不考虑该观察值后 协方差矩阵与含该观察值协方差 矩阵的比率。它的绝对值大于 3*P/N 时，该点可能为强影响点 保存结果到新文件，默认在当前数据集中生成新的变量 可以将新变量存到新的 SPSS 数据文件中 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
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表2 某省1995年到1999年居民死因构成与WYPLL构成
死因类别
例2
某省调查了1995年
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
到1999年当地居民18
类死因的构成以及每
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1 2
直线回归
直线相关与秩相关
曲线拟合
3
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（一）直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表1。
估计尿肌酐含量（Y）对其年龄（X）的回归方程。 表1 编号 8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24h） 1 2 3 4 5 6 7 8
2.统计分析 （1）散点图
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(2)直线回归
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WYPLL构成(%) Y 0.05 0.34 0.93 0.69 0.38 0.79 1.19 4.74 2.31 5.95 1.11 3.53 3.48 5.65 33.95 17.16 8.42 9.33
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年龄X 尿肌酐含量Y
13 3.54
11 3.01
9 3.09
6 2.48
8 2.56
10 3.36
12 3.18
7 2.65
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1.建立数据文件 取两个变量： X变量（本例为“年龄”）、 Y变量（本例为“尿肌酐含量”）
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操作提示 左侧列表框 DEPENDNT ZRESID ADJPRED SDRESID ZPRED DRESID SRESID Scatter Previous Next X Y Standardized Residual Plots Histogram Normal probability Produces all partial plots 列出 7 个变量名 因变量 标准化残差 调节预测值 学生化剔除残差 标准化预测值 剔除残差 学生化残差 绘制散点图 上一组坐标的变量名 下一组坐标的变量名 输入变量名，作为图形的 X 轴 输入变量名，作为图形的 Y 轴 绘制标准残差图 直方图 正态 P-P 图 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
操作提示 Dependent Independent Method Selection Variable 定义回归分析的应变量，只能选一个。在左侧框内单击应变量 名，其前面的小三角符号变成黑色（即被激活） ，单击选入 定义回归分析的自变量。用法同上 选择自变量的入选方式，默认的是 Enter( 即强行进入法 )。本 章自变量只有一个，就选择 Enter 法 当只分析某变量符合一定条件的记录时，选入该变量，并用右 侧的 Rule 键建立选择条件。 它和我们在分析前利用 Data 菜单中 Select Case 选择记录的功能是一样的 Case Labels WLS Weight 选择一个变量，它的取值将作为每条记录的标签 进行加权最小二乘法的回归分析
种死因导致的潜在工 作损失年数WYPLL的
构成，结果见表2。
以死因构成为X， WYPLL构成为Y，作等
级相关分析。
死因构成(%) X 0.03 0.14 0.20 0.43 0.44 0.45 0.47 0.65 0.95 0.96 2.44 2.69 3.07 7.78 9.82 18.93 22.59 27.96
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（二）直线相关与秩相关
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操作提示 Variable 选入进行相关分析的两个变量。 如果选入多个， 会以矩阵的形式给 出两两直线相关的分析结果 Correlation Coefficients Pearson Kendall’s tau -b 设置相关分析指标 进行积差相关分析，即常用的相关分析，是默认选项 Kendall’s 相关系数，用于反映分类变量一致性的指标，只能在两 个变量均为有序分类时使用 Spearman Test of significance One-tailed Two-tailed Flag significant correlations Spearman 相关系数 设置相关系数检验的单双侧 单侧 双侧 在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，默认选项。 “ *”表 示 P 0.05 的系数， “**”表示 P 0.01 的系数
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操作提示 Include constant in equation Missing values Exclude cases listwise Exclude cases pairwise Replace with mean 模型中是否包含常数项，默认选择 设置缺失值的处理方式 凡是有缺失值的记录不分析 多元回归中，不分析进入模型变量有缺失的记录 用该变量的均数来替代缺失值
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结果如下：
ANOVAb Model 1 Sum of Squares .813 .233 1.046 df 1 6 7 Mean Square .813 .039 F 20.968 Sig. .004a
Regression Residual Total
a. Predict ors: (Cons tant), 年龄 b. Dep enden tV ariable: 尿肌酐