SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

S P S S皮尔逊相关分析实
例操作步骤
Prepared on 21 November 2021
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：
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Array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。

Correlations
身高（cm）体重(kg)
身高（cm）Pearson Correlation1.719**
Sig. (2-tailed).000
Sum of Squares and Cross-
products
Covariance
N2929
体重(kg)Pearson Correlation.719**1
Sig. (2-tailed).000
Sum of Squares and Cross-
products
Covariance
N2929
图为相关分**. Correlation is significant at the level (2-tailed).
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：。