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。
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。
而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。
本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。
一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。
在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。
首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。
其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。
数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。
SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。
在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。
对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。
SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。
在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。
例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。
此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。
四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。
SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。
假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。
SPSS常见数据分析方法比较
SPSS常见数据分析方法比较SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究和商业分析领域。
SPSS提供了各种数据分析方法，帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察。
本文将介绍SPSS中常见的数据分析方法，并进行比较。
一、描述性统计分析描述性统计分析是在数据收集和处理阶段非常重要的一步。
通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标，了解数据的基本分布情况。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析方法，包括频数分析、分布分析、交叉报表等。
这些方法可以帮助用户对数据进行初步的分析和认识，为后续的数据分析提供基础。
二、假设检验假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。
SPSS提供了多种假设检验方法，包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
这些方法可以帮助用户进行单样本或多样本的假设检验，判断不同组别的数据是否存在显著差异，从而提供统计依据。
三、相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关分析方法，包括Pearson相关系数分析、Spearman相关系数分析、回归分析等。
这些方法可以帮助用户判断两个变量之间的线性或非线性关系，揭示变量之间的相互关联。
四、回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以帮助用户建立数学模型，预测因变量的取值，并判断自变量对因变量的影响程度。
五、因子分析因子分析是一种用于探索性因素之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种因子分析方法，包括主成分分析、因子旋转等。
这些方法可以帮助用户降维处理多个相关变量，提取出共同因子，并理解变量之间的结构关系。
六、聚类分析聚类分析是一种将个体或对象进行分类的方法，将相似的个体或对象归为一类，不相似的个体或对象归为不同类。
SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)
通过本实验项目，使我们熟悉点估计概念与操作方法，熟悉区间估计的概念与操作方法，熟练掌握T检验的SPSS操作以及学会利用T检验方法解决身边的实际问题。
专业班级：姓名：学号：实验日期：
实验报告
课程名称：2013/2014学年第一学期统计实验
实验名称：统计推断（参数假设检验）
一、实验目的:
1.熟悉点估计概念与操作方法
2.熟悉区间估计的概念与操作方法
3.熟练掌握T检验的SPSS操作
4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题
二、实验内容:
1．某省大学生四级英语测验平均成绩为65，现从某高校随机抽取20份试卷，其分数为：72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，问该校英语水平与全区是否基本一致？设α＝0.05
假设方差相等，则t=0.937, df=21.976 ,双侧为0.359，均值差值为3.861，标准误差值为4.122，95%的置信区间是（-4.689，12.411）。所以男女不同。
第三题
从图3中可以看出两个独立样本各自的均值，标准差以及平均标准误差，其中女性的平均寿命要比男性的平均寿命要长。从图5中可以看出T检验P值=0.000按0.05检验水准，它们存在显著差异。P=0.000 <0.05。其差异的置信区间为（4.808，5.669）。
3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。（设α＝0.05）
spss 假设检验
H0: µ = 0⋅ 081mm
___
H1: µ ≠ 0⋅ 081mm
Z=
x − µ0 n
σ
=
0.076 − 0.081 0.025 200
= −2.83
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
1−α = 0.95
α = 0.025 2
− 2.83
−1.96
0
1.96
方差已知的均值检验
某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定，灯泡的使用寿命平均不能低于1000小时。 已知灯泡使用寿命服从正态分布，标准差为20小时。在总体中随机抽取了100个灯泡，得其均值为 960小时，批发商是否应该购进这批灯泡。
H0: µ ≤ 40000km
___
H1: µ f 40000km
t=
x − µ0 41000 − 40000 = ≈ 2.91 s n 5000 120
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
0
t0.05(119) ≈1.658
2.91
一个正态总体的参数检验
一个正态总体均值检验的统计量与拒绝域列表 总体 方差 检 验 统计量
H0: µ ≤1200
H1: µ f1200
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
Z0.05
0
右侧检验
假设检验中的P值
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
α = 0.025 2
− Zα = −1.96
2
P = 0.015
0
Zα =1.96 Z = 2.17
2
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。
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。
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。
spss学习第4章-假设检验
（1）假设检验含义
利用统计方法检验一个事先所作出的假设的真伪， 这一假设称为统计假设，对这一假设所作出的检验就 是假设检验
（2）假设检验基本思路
ⅰ. 对总体参数作出某种假设，并假定它是成立的。 ⅱ.根据样本得到的信息（统计量），考虑接受这个 假设后是否会导致不合理的结果，如果合理就接受这个 假设，不合理就拒绝这个假设。 所谓合理性，就是看是否在一次的观察中出现了小 概率事件。
[Ⅰ.提出原假设] [Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
[Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
举例2
利用住房状况问卷调查数据，推断家庭人均住房面积的平均 值是否为20平方米。 [Ⅰ.提出原假设]
[Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
SPSS软件计算结果
课堂体验 调查内容1：学生视力
抽取22名学生调查他们的视力，假设全校学生的视
力服从于正态分布，是否可以认为学生的视力均值 为0.8？（取显著性水平α=0.05）
调查内容2：每月消费支出（分男、女）
抽取22名学生调查他们的每月消费支出，假设全校学生的消费 支出服从正态分布，比较不同性别同学的消费支出平均值和方 差？是否可以认为该校学生的消费支出均值为 500元 （取显著性水平α=0.05） 男、女同学的月消费支出是否存在显著差异？
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值] [Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
第二问
[Ⅰ.提出原假设] [Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
[Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
课堂习题
知识点：一个总体参数比例检验 检验量：Z检验
第七章SPSS的相关分析PPT课件
2024/10/14
25
基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的 变量
选择一个或多个 控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量，对家庭收入与计划购房面积做偏相 关分析
• 利用住房状况调查数据，分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的 关系
• 两变量均为定距变量，采用简单相关系数
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偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的 影响；同时收入对价格也产生影响，并通过价格变动传递到对商 品需求量的影响中
相关分析 须面对的 四个问题
关系的 强度如何
※这种关系 是否为因果
关系
这种关系 能否从样本推
到总体
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相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1～+1之间 – R>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 – R＝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 – |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 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
2024/10/14
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。
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。
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对数据进行相关性分析实验分析报告
spss对数据进行相关性分析实验报告作者:日期: 2管理统计实验报告实验一一.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，贝U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。
地区人均億出粮食单价|人均收入|1 3927025122772.67 20083 963 1.012139412G7 1 373329537472 2106G639731G411&21 .7716118 71172 16049 &54.7019511D54074153211&44.84161212787 70172713 723.63204514 763 75 1963151072 1.21 267517 665701603W 1234 .98 292519 575.65169120733 1929r 21963 1.43203222717 .8019062371B72 170524527 .61 154225829 .731987261015 1.04235926050 73 17&427 929 1.0120B728050.83 1939P~ 29 852 .7221 DI30S09 ,631877)b.在spssd 的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate 弹出一个对话窗口。
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
假设检验的S P S S实现一、实验目的与要求1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。
2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。
3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。
二、实验内容提要1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm12.3 12.8 12.4 12.1 12.72.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题）A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.1413. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。
4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。
分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：传统手刹： 21.2 13.4 17.0 15.2 12.0型号 I ： 21.4 12.0 15.0 18.9 24.5型号 II ： 15.2 19.1 14.2 16.5 24.5型号 III ： 38.7 35.8 39.3 32.2 29.6（1）各种型号间寿命有无差别?（2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。
此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？三、实验步骤为完成实验提要1.可进行如下步骤1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误zhijing5 12.460 .2881 .1288单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限zhijing96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，选择分析，描述统计，探索，在勾选带检验的正态图，以及未转换，点击确定方差齐性检验Levene 统计量df1 df2 Sig.dianzu 基于均值.653 1 12 .435 基于中值.607 1 12 .451 基于中值和带有调整后的 df.607 1 11.786 .451 基于修整均值.691 1 12 .422为完成内容提要3.需进行如下步骤：3.1.打开pairedt.sav，在变量视图中添加差值，选择转换的计算变量，在目标变量智能光添加chazhi，数字表达式为after – before，点击确定。
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相关分析及假设检验 spss
1.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
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
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
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
精确计算观测结果的概率值，通常小于即被认为显著，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99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，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graph
－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
－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=
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，当概率p小于时，
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0
spss中进行相关分析有三种方法
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
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）
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* 表示显著水平为用** 表示其显著水平为
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
a
n—2
125
150
200
300
400
1000
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
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。