SPSS相关性分析 Pearson相关与偏相关分析的实现 步骤
SPSS统计分析第章相关分析(共26张PPT)
7.3 偏相关分析
(4) SPSS实现举例
【例7-3】 下表是四川绵阳地区3年生中山柏的数据，分析月生长 量与月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、月平均湿度4个气 候因素中哪些因素有关。
月 份
月生 月平均 长量 气温
月降 雨量
月平均日 照时数
月平均 湿度
月份
月生 长量
月平均 气温
月降 雨量
月平均日 月平均 照时数 湿度
方位或大小等）。定序变量的相关系数用斯皮尔曼（Spearman）相关系 数和肯德尔（Kendall’s ）相关系数来衡量。
Spearman相关系数及Z统计量
n
6
D
2 i
r
1
i1
n (n 2
1)
Z r n1
Kendall’s等级相关系数 及Z统计量
(UV) 2
n(n1)
Z
9n(n 1) 2(2n 5)
7.4 距离分析
相似性测度
对于定距数据主要使用皮尔逊相关系数和夹角余弦距离; 对于二值数据的相似性测度主要包括简单匹配系数、Jaccard相似性 指数、Hamann相似性测度等20余种。
其中的距离又分为个案（观测记录）之间的距离和变量之间的 距离两种。
(3) 分析步骤
距离分析中不存在假设检验问题，主要是通过SPSS自动计算
Spearman相关系数及Z统计量
Pearson 相关性
偏相关分析的任务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，这种相关系数称为偏相关系数。
当≤|r时视为中度相关；
r r r r r r r r 当其偏|中相r时的 关说x距分y明离析,变z又的量分任之为务间个就的案是相（在关观研性测究x很记两y弱录个。）变2之量间之xz的间距的y离线z 和性变相2量关之关间系的时距控离制两可x种能y,。对z1其z2产生影响的变量x，y,这z1种2相关系xz数1称,z为2偏y相z2关,2系z1数。
《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
返回
典型相关分析
返回
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。
2020年SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤(实用)
SPSS相关性分析Pearson 相关与偏相关分析的实现
步骤
SPＳS相关性分析Ｐｅarso ｎ相关与偏相关分析的实现
步骤
一、Pearｓon相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤，但是麻烦
1、分析——相关——偏相关。
２、选择变量，导入右侧框.再点击选项，选择零阶相关系数（可选可不选，零阶先关系数就是peaｒson相关系数,选了偏于对比查看）。
继续--确定。
3、结果分析：总磷Ｐｅａrson相关不显著，但偏相关显著.
Ｐearsｏn相关系数,显著性P值为0。
4１6〉0．0５，相关性不显著。
偏相关，显著性P值为0.00１<o.o1,极显
著相关。
(显著性看 sig。
P值，
Ｐ＜0。
05，“＊"显著;
P〈０．０１，“＊＊"极显著）
方法二:简便方法，快捷迅速，不用挨个分析偏相关，可以一下子出来.
１、分析——回归——线性.
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图，先选择变量,再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关和偏相关性”。
其他的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析，分别看Sig。
显著性，和偏相关系数。
以总磷为例,与之前单独做“偏相关”分析结果是一样的.其他变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表看出来。
...谢阅...。
Spss 的相关分析
3、矩阵散点图
矩阵散点图以方形矩阵的形式分别显示多对变量间的统计关系。矩阵散点图的关键是弄清各矩阵单元中的横纵变量。以3×3的矩阵散点图为例。变量分别 ，矩阵散点图的横纵变量如下表（括号中的前一个变量作为纵轴变量，后一个变量作为横轴变量）
矩阵散点图坐标变量示意
Spss的相关分析
一、相关的概念
相关分析是分析客观事物之间的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。
客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。
所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应关系，即当一个变量 取一定值时，另一变量 可以依确定的函数取唯一确定的值。
四、计算相关系数
1、相关系数的特点
虽然散点图能够直观地展现变量之间的统计关系，但不准确。
相关系数以数值的方式很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通常需要完成以下两大步骤：
第一、计算样本相关系数 。
利用样本数据计算样本相关系数。样本相关系数反映了两变量间线性相关程度的强弱。对不同类型的变量应采用不同的相关系数指标，但它们的取值范围和含义都是相同的，即
Spss将自动计算Kendall 相关、 检验统计量的观测值和对应的概率P值。
适用条件：
（1）只有两列变量，且具有等级变量性质，具有线性关系的资料，主要用于解决等级和顺序数据的相关问题；
（2）即使是属于等距或等比性质的变量，若按其取值大小，赋以等级或顺序，亦可计算等级相关。
（3）不对数据的整体分布状态做要求，不管数据是不是正态分布，都可以用等级相关计算相关关系。
spss相关分析
数据分析部分
相关分析
1
相关分析的基本概念 二元相关分析
2
3
偏相关分析
距离相关分析
4
1 相关分析的基本概念
任何事物的变化都与其他事物是相互联系 和相互影响的，用于描述事物数量特征的变量 之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系 归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统 计关系。
2.5 SPSS中实现过程
研究问题 某语文老师先后两次对其班级学生同一篇 作文加以评分，两次成绩分别记为变量“作文 1”和“作文2”，数据如表2-2所示。问两次评 分的等级相关有多大，是否达到显著水平？
表2-2
学生作文两次的得分情况
人 名 hxh yaju yu shizg hah smith watet jess wish laly john chen 作 文 1 86.00 78.00 62.00 75.00 89.00 67.00 96.00 80.00 77.00 59.00 79.00 68.00 作 文 2 83.00 82.00 70.00 73.00 92.00 65.00 93.00 85.00 75.00 65.00 75.00 70.00
结果和讨论
从上述的Pearson相关系数表。可以看到，两个成绩的Pearson相关系数值为0.742； 同时相伴概率P值明显小于显著性水平0.01，这说明 两者中度正线性相关。
2.3 绘制相关散点图
如果对变量之间的相关程度不需要掌握得 那么精确，可以通过绘制变量的相关散点图来 直接判断。仍以上例来说明。
实现步骤
Step05：其他选项选择 单击【选项】按钮，弹出的对话框用于指定输出内容和关于缺失值的处理方 法，主要包括以下选项。 ① 统计量：选择输出统计量。 ● 均值和标准差：将输出选中的各变量的观测值数 目、均值和标准差。 ● 零阶相关系数：显示零阶相关矩阵，即Pearson 相关矩 阵。 ② 缺失值：用于设置缺失值的处理方式。它有两种处理方式： ● 按对排除个案：系统默认项。剔除当前分析的两个变量值中缺失的个案 。 ● 按列表排除个案：表示剔除所有含缺失值的个案后再进行分 析。 Step06：相关统计量的Bootstrap估计 单击【Bootstrap】按钮，在弹出的对话框中可以进行如下统计量的 Bootstrap估计。 ● 描述统计表支持均值和标准差的Bootstrap 估计。 ● 相关性表支持相关性的Bootstrap 估计。 Step07：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。
相关性分析的原理及SPSS实现
实验一相关性分析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，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。
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1|人均食出|粮食单价|人均收入|1992.7825122772.6720083968 1.01213941267 1.3733295874.7221066638.7316417621.7716118711.7216849654.70195110540.74153211644.84161212767.70172713723.63204514763.751963151072 1.21267517665.701683181234.98292519576.65169120733.84192921968 1.49203222717.80190623716.72170524627.61154225829.701987261016 1.04235926650.78176427928 1.01208728650.83195929852.72210130609.681877b.在 spss 的菜单栏中选择点击 Analyze —correlate — Bivariate,弹出一个对话窗口。
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。
spss 相关分析
(一)相关分析
相关系数是描述两个变量间的线性关系程度和方向的统计量。 相关系数通常用r表示，它没有单位，其值在 -1～+1之间。
r等于+1或 -l时，其中一个变量记为Y可以确切地用另一变量记为X的线性 函数来表示。 r的绝对值越接近1，则变量X、Y间线性相关的程度就越大。 若变量 Y随着变量 X 的增、减而增、减，即两变量变化的方向一致，则这种 相关称为正相关，r大于零；
统计量选择项：
均值与标准差
叉积偏差和 缺失值处理方法选择项： 按对排除个案，仅剔除正在参与计算的两个变量值是缺失值的 观测量。这样在多元相关分析中或多对两两相关分析中，有可能相 关系数矩阵中的相关系数是根据不同数量的观测量计算出来的。 按列表排除个案，剔除在主对话框中“变量”矩形框中列出的 变量带有缺失值的所有观测量。这样计算出来的相关系数矩阵，每 个相关系数都是依据相同数量的观测量计算出来的。
不能拒绝原假设。另外，在SPSS的相关分析过程的输出中还给出相关系数的值。
偏相关分析是相关分析中的重要部分，它主要用在当控制了一
个或几个变量的影响下两变量间的相关性。
例如，可以控制体重影响作用，对人的身高与肺活量进行偏相 关分析。
（二） 相关分析的功能和应用
相关关系多种多样，归纳起来有六种类型：
1．强正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量Y明显增加，说 明X是影响Y的主要因素。
二元变量的相关分析研究的是两个变量之间的相关关系，这种 关系称为单相关，即这种相关关系只涉及一个自变量和一个因变量 .
三个或三个以上变量之间的相关关系称为复相关，这种相关涉及 到一个因变量与两个以上的自变量。例如，同时研究亩产量与降雨 量、施肥量、种植密度之间的关系就是复相关关系。在实际工作中， 如果存在多个自变量与一个因变量的关系，可以抓住其中最主要的 因素，研究其相关关系，或将复相关化为单相关问题进行研究。
SPSS相关分析
SPSS相关分析第７章相关分析相关分析是研究变量间密切程度的⼀种常⽤统计⽅法。
线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度。
相关系数是描述这种线性关系程度和⽅向的统计量，通常⽤ｒ表⽰。
如果⼀个变量ｙ可以确切地⽤另⼀个变量ｘ的线性函数表⽰，那么，两个变量间的相关系数是＋１或－ｌ。
如果变量ｙ随着变量ｘ的增、减⽽增、减，即变化的⽅向⼀致。
例如，在⼀定的温度范围内昆⾍发育速率与温度的关系，温度越⾼，发育速率相对也就越快。
这种相关称为正向相关，其相关系数⼤于０。
如果变量ｙ随着变量ｘ的增加⽽减少，变化⽅向相反。
例如，降⾬强度与⽥间害⾍种群数量的关系，随着降⾬强度的增加，时间延长，害⾍种群数量逐步下降。
这种相关关系称为负相关，其相关系数⼩于０。
相关系数ｒ没有单位，其值在－１～＋１之间。
SPSS系统中有⼀个⽤于相关分析的“Correlate”菜单项，其中包括有板有三个过程：① Bivariate 分析两个变量之间的相关关系；② Partial偏相关分析，分析在⼀个或多个变量的影响下，两个变量之间的相关关系；③ Ｄｉｓｔａｎｃｅ 相似性分析（距离分析）。
在这⾥将结合例⼦介绍两个变量之间的相关分析和偏相关分析过程的应⽤。
７.1⼆个变量间的相关分析本节介绍两两变量间的相关分析。
包括两个连续变量间的相关和两个等级变量间的秩相关。
这两种相关使⽤同⼀个过程，通过选择不同的分析⽅法来实现。
选择哪⼀种分析⽅法要看具体的数据类型。
[例⼦７-1]调查了29⼈⾝⾼、体重和肺活量的数据见表7-1，分析这三者之间的相互关系。
表7-1 ⾝⾼、体重和肺活量的调查数据编号⾝⾼体重肺活量编号⾝⾼体重肺活量1 135.10 32.0 1.75 16 153.00 32.0 1.752 139.90 30.4 1.75 17 147.60 40.5 2.003 163.60 46.2 2.75 18 157.50 43.3 2.254 146.50 33.5 2.50 19 155.10 44.7 2.755 156.20 37.1 2.75 20 160.50 37.5 2.006 156.40 35.5 2.00 21 143.00 31.5 1.757 167.80 41.5 2.75 22 149.90 33.9 2.258 149.70 31.0 1.50 23 160.80 40.4 2.759 145.00 33.0 2.50 24 159.00 38.5 2.2510 148.50 37.2 2.25 25 158.20 37.5 2.0011 165.50 49.5 3.00 26 150.00 36.0 1.7512 135.00 27.6 1.25 27 144.50 34.7 2.2513 153.30 41.0 2.75 28 154.60 39.5 2.5014 152.00 32.0 1.75 29 156.50 32.0 1.7515 160.50 47.2 2.251037.1.1操作步骤1）准备数据⽂件在数据编辑窗⼝，定义变量名“ｎｏ”为编号、“ｈｅｉｇｈｔ”为⾝⾼、“ｗｅｉｇｈｔ”为体重、“ｖｃｐ”为肺活量。
SPSS相关性分析 Pearson相关与偏相关分析的实现 步骤
SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤
一、Pearson相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤，但是麻烦
1、分析——相关-—偏相关。
2、选择变量,导入右侧框。
再点击选项，选择零阶相关系数（可选可不选，零阶先关系数就是pearson相关系数，选了偏于对比查看）。
继续——确定。
3、结果分析：总磷Pearson相关不显著，但偏相关显著。
Pearson相关系数，显著性P值为0。
416〉0。
05,相关性不显著。
偏相关，显著性P值为0.001<o。
o1，极显著相关。
(显著性看sig. P值，
P〈0。
05，“*”显著；
P<0.01,“＊*"极显著）
方法二:简便方法,快捷迅速,不用挨个分析偏相关，可以一下子出来。
1、分析——回归——线性。
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图，先选择变量,再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关和偏相关性”。
其他的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析，分别看Sig。
显著性，和偏相关系数。
以总磷为例,与之前单独做“偏相关”分析结果是一样的。
其他变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表看出来。
SPSS实验5-相关分析
SPSS作业5：相关分析（一）相关分析研究背景：能源是经济增长的战略投入要素，在经济增长初期，能源的投入能够带动经济快速增长。
理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、产业发展、能源生产总量、人口总数等。
这里将研究能源消费需求总量X1，国内生产总值X2，工业增加值X3，建筑业增加值X4，交通运输邮电业增加值X5，人均电力消费X6，能源加工转换效率X7的关系。
绘制散点图的基本操作：（1）选择菜单Graph s―Scatter;（2）分别作简单散点图，矩阵散点图，结果如下：分析：从上可知：能源消费需求总量X1与国内生产总值X2呈强正线性相关。
分析：能源消费需求总量，工业增加值以及建筑业增加值三者之间，两两呈较强正线性相关。
分析：能源消费需求总量，国内生产总值以及能源加工转换率这三者之间，只有能源消费需求总量与国内生产总值呈较强正线性相关，而能源消费需求总量与能源加工转换率，国内生产总值与能源加工转换率之间呈弱相关。
计算相关系数的基本操作：（1）选择菜单Analyz e―Correlate―Bivariate；（2）选择所需计算的相关系数，双尾或单尾检验p值；（3）在Option按钮的Statistics选项中，选择Cros s―product deviations and covariances,结果如下：分析：由表可知，能源消费需求总量与国内生产总值的简单相关系数为0.984，与能源加工转换率间的简单相关系数为0.716。
它们的相关系数检验的概率p值都近似为0。
因此，当显著性水平a=0.05或0.01时，都应拒绝相关系数检验的零假设，认为两总体存在线性关系。
总之，能源消费需求总量将受国内生产总值，能源加工转换率的正向影响。
同样的基本操作，对能源消费需求总量，国内生产总值，人均电力消费作分析：对能源消费需求总量，国内生产总值，工业增加值做分析：对能源消费分析：能源消费需求总量与国内生产总值，人均电力消费的简单相关系数分别为0.984,0.980，对应的p值近似为0，因此都拒绝原假设，认为两总体存在线性关系。
SPSS第十三讲相关性分析
方差分析主对话框
菜单选择：AnalyzeGeneral Linear ModeUnivariate
设置因变量
设置因素变量
单击选择分析模型
最后单击 输出结果
单击选择比较方法 单击选择均值图
单击选择多重比较 单击保存运算值 单击选择输出项 协变量 权重变量
选择分析模型
系统默认，建立全模型，包括所有 因素变量主效应和交互效应
Si g. .895 .974 .895 .921 .974 .921 .999
1.000 .999
1.000 1.000 1.000
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-4.80
5.47
-5.05
5.22
-5.47
4.80
-5.38
4.88
-5.22
□非中心化 Leverage值
差） □学生化残差
□剔除残差， 自变量值与校 正预测值之差。
保存协方差矩阵
最后单击返 回主对话框
边际均值设置
输出选项
列出“Mode1”对 话框中的效应项。
选择主效应，产生估计边际 均值表；交互效应产生单元 格均值表。
□描述统计量 □效应量估计 □计算功能显著水平（临界值0.05） □给出各因素变量模型参数估计、标准误、 t检验的t值、显著性概率和95%的置信区间 □显示对比系数阵 □方差齐性检验 □绘制观测量均值对标准差和观测量均值对 方差的图形 □绘制残差图 □检查独立变量和非独立变量间的关系是否 被充分描述 □根据一般估计函数自定义假设检验。
• 主要内容： • 对变量之间的相关关系进行分析（Correlate）。其中包括简单相关分
spss5.4 相关分析
表5-4-1 公路平均速度X与公路死亡增长百分比Y数据表
公路平均速度 公路死亡增长百分比 53.2 5.0 54.7 55.0 5.3 7.0 55.8 7.8 56.8 9.4 52.0 11.0 57.3 11.3 59.0 12.0 55.5 63.0 69.4 68.3 15.0 17.1 23.0 25.7
一、相关分析的概念与相关分析过程
(一)相关分析
相关系数是描述两个变量间的线性关系程度和方向的统计量。 相关系数通常用r表示，它没有单位，其值在 -1～+1之间。
r等于+1或 -l时，其中一个变量记为Y可以确切地用另一变量记为X的线性 函数来表示。 r的绝对值越接近1，则变量X、Y间线性相关的程度就越大。 若变量 Y随着变量 X 的增、减而增、减，即两变量变化的方向一致，则这种 相关称为正相关，r大于零；
2．弱正相关关系，其特点是一变量X 增加，也导致另一变量 Y增加，但不 明显，说明X是影响Y的因素，但不是唯一因素。
3．强负相关关系，其特点是X增加，导致Y明显减少，说明X是影响Y的主 要因素。 4．弱负相关关系，其特点是一变量 X 增加，也导致另一变量 Y减少，但不 明显，说明X是影响Y的因素，但不是唯一因素。
与肝癌死亡率间存在正相关，虽然不是很强的正相关。
下面再给出使用Kendall相关方法的例 题，它适用于有序数据或不满足正态分布 的数据。 ［例5-4-4］为研究平均工资与劳动生产 率的关系，从一总体中抽选 20个企业，而 获得20对数据，并以劳动生产率（单位： 万元／人）为自变量，平均工资（单位： 元／人）为因变量，编制成数据文件，如 下图所示(e5-4-4) 。 从“分析”-----“相关”----“双变量”， 进入双变量相关分析主对话框，将变量 “劳动生产率x”、“平均工资y”选择进人 变量栏，在相关系数类型中只选择 Kendall’s tau-b等级相关，其余使用默认 值，点击“确定”按钮运行程序。
spss在财务管理中的应用 第7章 相关分析
7.2.1 Pearson相关系数
1.Pearson相关概述
Pearson积差相关系数的计算一般
需要满足以下条件：
第一、两列数据呈现正态分布； 第二、数据必须成对出现； 第三、成对样本数量应该大于30； 第四、两列数据必须是连续性数据。
7.2.1 Pearson相关系数
在会计和财务管理中的应用
苏海洋
S P S S
第7章 相关分析
学习目标：
掌握相关分析的概念；
掌握散点图的SPSS绘制过程及结果解释； 掌握Pearson相关系数的SPSS操作及结果解释； 掌握Spearman等级相关的SPSS操作及结果解释； 了解Kendall相关系数的SPSS操作及结果解释； 掌握偏相关分析的SPSS操作及结果解释。
系只是大致的、不是某事物的每一个变化都会引起与之相联系的另一个变量 的确定变化。
前言
相关分析可以分为线性相关和非线性相关两大类，本教材主要介绍线性相关。
按照强度：强相关、弱相关和零相关（即不相关）；
按照方向：正相关和负相关。
按照涉及变量的多少：如果只是涉及到两个变量的相关可以称为简单相关；
固定资产投资”的关系，所以将他们放
入【变量（V）】框中。如果要分析多 个变量间的两两关系，可以把这些变量
一次性放入【变量（V）】框中。然后
单击【确定】按钮，提交系统分析。
7.2.1 Pearson相关系数
步骤3：结果解释。
从表中可以看出“国内生产总值”和
“全社会固定资产投资”的pearson相 关系数r=0.987，数值上表明其为正相
7.1 散点图
步骤3：单击【散点/点状（S）】进入到 如右上图示界面，上面有多种类型的散 点图可供选择。这里选择【简单分布】 选项，单击【定义】按钮进入【简单散 点图】主对话框，将“国内生产总值”
第七章SPSS的相关分析PPT课件
2024/10/14
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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
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SPSS数据分析教程相关性
散点图—旧对话框
car_sales.sav记录了对市面上常见汽车的调 查结果，它包括车的长、宽、净重等物理指标， 同时还有车的厂家、型号、新车售价、发动机、 马力、耗油量等。我们想考察车的耗油量是否 和售价有关系，是否车越省油价格越高呢？
SPSS数据分析教程相关性
SPSS数据分析教程相关性
SPSS数据分析教程相关性
选择【分析】→【相关】→【双变量】
SPSS数据分析教程相关性
SPSS数据分析教程相关性
SPSS数据分析教程相关性
Spearman等级相关系数—定序变量之 间的相关性的度量
斯皮尔曼等级相关的适用条件为：
两个变量为定序变量。 一个变量为定序变量，另一个变量为尺度数据，且
SPSS数据分析教程相关性
相关分析的作用
判断变量之间有无联系 确定相关关系的表现形式及相关分析方法 把握相关关系的方向与密切程度 为进一步采取其他统计方法进行分析提供依据 用来进行预测
SPSS数据分析教程相关性
散点图
相关散点图是观察两个变量之间关系的一种非 常直观的方法。散点图以横轴表示两个变量中 的一个变量，以纵轴表示另一个变量，将两个 变量之间相对应的变量值以坐标点的形式逐一 标在直角坐标系中，通过点的分布形状、分布 模式和疏密程度来形象描述两个变量之间的相 关关系。
SPSS数据分析教程相关性
相关系数为0或接近于0不能说明两个变量之间 没有相关性，它只说明没有线性相关性。不能 排除具有其它非线性关系。
Pearson 相关系数是一种线性关联度量。如果 两个变量关系密切，但其关系不是线性的，则 Pearson 相关系数就不是适合度量其相关性的 统计量。
SPSS数据分析教程相关性
利用SPSS进行相关分析(第八章)概要
多元统计分析
1.3 正线性相关与负线性相关 线性相关可以分为： （1）正线性相关：两个变量线性的相随变动方向相同。 （2）负线性相关：两个变量线性的相随变动方向相反。 1.4 相关分析与回归分析 如果仅仅研究变量之间的相互关系的密切程度和变化趋势， 并用适当的统计指标描述。这就是相关分析。 如果要把变量间相互关系用函数表达出来，用一个或多 个变量的取值来估计另一个变量的取值，这就是回归分析。 绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具，它 们的相互结合能够达到较为理想的分析效果。
i 1 i 1
i 1
i 1
③小样本下，在零假设成立时， Spearman等级相关系数服从
Spearman分布；
④在大样本下， Spearman等级相关系数的检验统计量为Z统计 量，定义为 Z r n 1
Z统计量近似服从标准正态分布。
多元统计分析
3.Kendall
相关系数
（1）用非参数检验方法度量定序变量间的线性相关关系 （2）利用变量秩数据计算一致对数目和非一致对数目。
多元统计分析
多元统计分析
多元统计分析
多元统计分析
五、典型相关分析
例8-1（补充） 现测量15名受试者的身体形态以及健康情况 指标，如8.1表。第一组是身体形态变量，有年龄、体重、胸
围和日抽烟量；第二组是健康状况变量，有脉搏、收缩压和舒 张压。试求测量身体形态以及健康状况这两组变量之间的关系。
多元统计分析
2. Spearman等级相关系数 ①Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系， ②设计思想与Pearson简单相关系数相同，只是数据为非定距的， 故计算时并不直接采用原始数据 ( xi , yi ) ，而是利用数据的秩， 用两变量的秩 (U i ,Vi ) 代替 计算公式 ③于是其中的
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SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤
一、Pearson相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤，但是麻烦
1、分析——相关——偏相关。
2、选择变量，导入右侧框。
再点击选项，选择零阶相关系数（可选可不选，零阶先关系数就是pearson相关系数，选了偏于对比查看）。
继续——确定。
3、结果分析：总磷Pearson相关不显著，但偏相关显著。
Pearson相关系数，显著性P值为0.416>0.05，相关性不显著。
偏相关，显著性P值为0.001<o.o1，极显著相关。
（显著性看sig. P值，
P<0.05，“*”显著；
P<0.01，“**”极显著）
方法二：简便方法，快捷迅速，不用挨个分析偏相关，可以一下子出来。
1、分析——回归——线性。
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图，先选择变量，再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关和偏相关性”。
其他的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析，分别看Sig. 显著性，和偏相关系数。
以总磷为例，与之前单独做“偏相关”分析结果是一样的。
其他变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表看出来。