用SPSS做相关性分析的入门操作步骤(可打印修改)

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概述:

自变量是连续变量,因变量是连续变量,怎么做相关性分析?

自变量是分类变量,因变量是连续变量,怎么做相关性分析?

自变量是连续变量,因变量是分类变量,怎么做相关性分析?

自变量是分类变量,因变量是分类变量,怎么做相关性分析?

自变量因变量方法

连续变量连续变量线性回归

分类变量连续变量比较均值(T检验)

连续变量分类变量Logistic回归

分类变量分类变量列联分析(卡方检验)

注:还有其他可替代的分析方法,但效果基本一致。

1、线性回归(自变量连续变量,因变量连续变量)

(1)步骤:分析-回归-线性

(2)数据处理:

i对变量取lg:对连续变量取lg再做回归,用于检验非线性相关关系。

ii均值中心化:

先求均值:数据-分类汇总-把变量放到“汇总变量-变量摘要”里。

再进行均值中心化:转换-变量计算-“变量-均值”-得出中心化的新变量。

2、比较均值“独立样本T检验”(自变量分类变量,因变量连续变量)

步骤:分析-比较均值-独立样本T检验-因变量放“检验变量”,自变量放“分组变量”,然后定义组-确定

结果解读:

关注点:看“Sig.(双侧)”是否小于0.05。

3、logistic回归(自变量连续变量,因变量分类变量)

步骤:分析-回归-二元logistic-自变量放“协变量”-“选项”点Hosmer-Lemeshow 拟合度(类似于R方)

结果解读:

(1)模型拟合

关注点:卡方越小,Sig.越高,说明模型拟合度越高。

(2)参数检验

关注点:看变量的显著性水平是否小于0.05。

4、列联表分析(自变量分类变量,因变量分类变量)

步骤:分析-描述统计-交叉表-自变量放“列”,因变量放“行”-“统计量”点“卡方”

-“单元格”点“百分比-行”

结果解读:

关注点:看Pearson卡方的显著性水平是否小于0.05。

5、描述性统计:分析-表-设定表

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