上机实验七 SPSS相关分析

上机实验七SPSS相关分析
题目：1、分析数学和英语得分是否存在线性关系?
数据来源：SPSS课程资料correlate2.sav
假设：
H0：数学和英语得分存在线性关系
H1：数学和英语得分不存在线性关系
基本结果：
结论：
Pearson相关系数为0.834，sig值为0.003，sig值小于0.05，所以数学和英语得分存在正相关；Spearman相关系数为0.770，sig值为0.009，sig值小于0.05，所以数学和英语得分存在正相关；
无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出数学和英语得分存在正相关的结论，故接受H0假设，且SIG值均小于0.05，两者之间存在正相关线性关系。

题目：2、分析汽车销售额和燃油效率之间是否存在线性关系?
数据来源：SPSS课程资料correlate1.sav
假设：
H0：汽车销售额和燃油效率之间存在线性关系
H1：汽车销售额和燃油效率之间不存在线性关系
基本结果：
结论：
Pearson相关系数为-0.492，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以汽车销售额和燃油效率之间存在负相关；Spearman相关系数为-0.614，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以汽车销售额和燃油效率之间存在负相关；
无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出汽车销售额和燃油效率之间存在负相关的结论，且SIG值均小于0.05，故接受H0假设，两者之间存在负相关线性关系。

题目：3、试分析工资高低是否和教育水平相关?
数据来源：SPSS课程资料Employee data.sav
假设：
H0：工资高低和教育水平相关
H1：工资高低和教育水平不相关
基本结果：
结论：
Pearson相关系数为0.661，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以工资高低和教育水平之间存在正相关；Spearman相关系数为0.688，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以工资高低和教育水平之间存在正相关；
无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出工资高低和教育水平之间存在正相关的结论，且SIG值均小于0.05，故接受H0假设，两者之间存在正相关线性关系。

题目：4、对该资料进行身高与肺活量的相关分析，和以体重作为控制变量做偏相关分析，比较两者差别，并做出解释。

数据来源：SPSS课程资料pcorrelation.sav
假设：
H0：身高与肺活量相关
H1：身高与肺活量不相关
基本结果：
结论：
在仅考虑身高与肺活量的条件下，Pearson相关系数为0.514，sig值为0.004，sig值小于0.05，故接受H0，显示身高与肺活量存在正相关的线性关系；
但是加入体重的考虑之后，相关系数为0.246，sig值为0.199，sig值大于0.05，故不接受H0假设，显示身高与肺活量不存在线性关系。

题目：5、请问年龄与网上购物方式有关吗？
数据来源：SPSS课程资料response.sav
假设：
H0：年龄与网上购物方式相关
H1：年龄与网上购物方式不相关
基本结果：
结论：
Pearson相关系数为0.379，sig值为0.010，sig值小于0.05，所以年龄与网上购物方式正相关；Spearman 相关系数为0.379，sig值为0.010，sig值小于0.05，所以年龄与网上购物方式正相关；
无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出年龄与网上购物方式存在正相关的结论，且SIG 值均小于0.05，故接受H0假设，两者之间存在正相关线性关系。