SPSS的相关分析
spss相关性分析原理
spss相关性分析原理
SPSS相关性分析是一种统计方法，用于研究两个变量之间的
关系。
它通过计算变量间的相关系数来衡量它们之间的相关性强度和方向。
相关系数可以是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）或斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）。
皮尔逊相关系数是用于度量两个连续变量之间线性相关的指标，它的取值范围从-1到1。
当相关系数为正时，表示变量之间存
在正相关关系；当相关系数为负时，表示变量之间存在负相关关系；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性关系。
斯皮尔曼等级相关系数则用于度量两个有序变量之间的相关性，它将原始数据转换为变量的等级顺序，然后计算等级之间的相关系数。
它适用于非线性关系和存在异常值的情况。
在进行相关性分析之前，需要检查两个变量是否满足相关性分析的前提条件，如数据的正态性、线性关系和离群值的影响等。
如果数据不满足这些前提条件，可能需要进行数据转换或选择其他适当的分析方法。
相关性分析的结果通常用相关系数和p值来解释。
相关系数越接近于1或-1，则表示变量之间的相关性越强；p值则用于检
验相关系数是否显著，p值越小表示相关性越显著。
总体而言，相关性分析可以帮助研究者理解变量之间的关系，从而对研究对象或现象进行更深入的探索。
SPSS相关分析
第一次 第二次 第三次
1 0.140 0.135 0.141
2 0.138 0.140 0.142
3 0.143 0.142 0.137
4 0.141 0.136 0.140
5 0.144 0.138 0.142
6 0.137 0.140 0.143
【Compute Distances单项选择框组】 其中有两个选择，Between cases表达作变量内部观察
一般选中。此时P<0.05旳系数值旁会标识一种星号， P<0.01旳则标识两个星号。 【Options钮】 Statistics复选框组 可选旳描述统计量。它们是： Means and standard deviations每个变量旳均数和原则 差
Cross-product deviations and covariances各对变量 旳交叉积和以及协方差阵
化学 90.00 99.00 70.00 78.00 88.00 88.00 75.00 98.00 98.00 99.00 89.00 98.00 88.00 60.00 87.00 87.00 88.00 79.00
在上面旳成果中，变量间两两旳有关系数是用方阵旳形式给 出旳。每一行和每一列旳两个变量相应旳格子中就是这两个 变量有关分析成果成果，共分为三列，分别是有关系数、P 值和样本数。因为这里只分析了两个变量，所以给出旳是 2*2旳方阵。由上表可见本身旳有关系数均为1，而数学和 化学旳有关系数为0.742，P<0.001，有非常明显旳统计 学意义。
3.2.3 有关分析——Correlate菜单
Bivariate过程：用于进行两个/多种变量间旳参数/非参数 有关分析，假如是多种变量，则给出两两有关旳分析成果。 这是Correlate子菜单中最为常用旳一种过程。
SPSS数据分析—相关分析
相关系数是衡量变量之间相关程度的度量，也是很多分析的中的当中环节，SPSS 做相关分析比较简单，主要是区别如何使用这些相关系数，如果不想定量的分析相关性的话，直接观察散点图也可以。
相关系数有一些需要注意的地方：1、两变量之间存在相关，仅意味着存在关联，并不意味着因果关系。
2、相关系数不能进行加减乘除运算，没有单位，不同的相关系数不可比较3、相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响。
4、相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义相关系数的假设检验中H0：相关系数=0，变量间没有相关性H1：相关系数≠0，变量间有相关性相关系数很多，我们一般根据变量的类型进行选择，我们知道变量类型由低级到高级可以分为定类、定序、定距、定比四种类型，而变量的数据类型则可以分为连续型或者离散型，注意不要混淆一、定距、定比变量，基本上也就是连续变量一般使用pearson相关系数，也称为积差相关系数，是一种线性相关系数，使用最为广泛，适用条件是两变量需要为线性关系，并且都来自正态分布总体，且要求成对出现二、定序、定距、定比变量一般使用spearman等级相关系数也称为秩相关系数，该系数利用了变量的次序信息，而且对原始数据没有过多要求，因此比pearson相关系数使用范围更广，它利用两变量的秩次大小作为分析依据，也可以认为是基于秩次的pearson相关系数，当数据不符合pearson相关系数的要求时，可以选择使用spearman相关系数，但是如果是定距或定比变量，还是建议用pearson相关系数，spearman 相关系数的效能略低。
三、只限定序变量1.Gamma相关系数2.Kendall等级相关系数，分为τ-a，τ-b，τ-c三种3.Somer's D相关系数四、定类变量定类变量的相关性大都是根据卡方值衍生而来1、person卡方实际上也就是卡方检验2.列联系数3.φ-Phi系数4.Cramer's V系数mbda（λ）系数6.Goodman and Kruskal的Tau-y系数五、二分类变量1.相对危险度RR值2.优势比OR值=========================================================熟悉了各种相关系数的情况之后，我们来看一下在SPSS中的操作1.分析—描述性统计—交叉表此过程一般用来分析列联表的，由于数据的组成大多是列联表形式，因此该过程包含了很多种相关系数2.分析—相关—双变量此分析为简单相关分析，是最常用的相关分析。
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。
Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
下面是SPSS进行相关分析的具体步骤：1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。
2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。
3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。
4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。
5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。
6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示在输出窗口中。
相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。
需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。
如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。
同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。
以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
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。
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析和回归分析SPSS实现SPSS（统计包统计分析软件）是一种广泛使用的数据分析工具，在相关分析和回归分析方面具有强大的功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析和回归分析。
相关分析（Correlation Analysis）用于探索两个或多个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行相关分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“相关”子菜单。
3.在“相关”对话框中，选择将要分析的变量，然后单击“箭头”将其添加到“变量”框中。
4.选择相关系数的计算方法（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
5.单击“确定”按钮，SPSS将计算相关系数并将结果显示在输出窗口中。
回归分析（Regression Analysis）用于建立一个预测模型，来预测因变量在自变量影响下的变化。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行回归分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“回归”子菜单。
3.在“回归”对话框中，选择要分析的因变量和自变量，然后单击“箭头”将其添加到“因变量”和“自变量”框中。
4.选择回归模型的方法（如线性回归、多项式回归等）。
5.单击“统计”按钮，选择要计算的统计量（如参数估计、拟合优度等）。
6.单击“确定”按钮，SPSS将计算回归模型并将结果显示在输出窗口中。
在分析结果中，相关分析会显示相关系数的数值和统计显著性水平，以评估变量之间的关系强度和统计显著性。
回归分析会显示回归系数的数值和显著性水平，以评估自变量对因变量的影响。
值得注意的是，相关分析和回归分析在使用前需要考虑数据的要求和前提条件。
例如，相关分析要求变量间的关系是线性的，回归分析要求自变量与因变量之间存在一定的关联关系。
总结起来，SPSS提供了强大的功能和工具，便于进行相关分析和回归分析。
通过上述步骤，用户可以轻松地完成数据分析和结果呈现。
然而，分析结果的解释和应用需要结合具体的研究背景和目的进行综合考虑。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的与背景在统计学的研究中，相关性分析是一种常见的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
本实验旨在使用SPSS软件对收集到的数据进行相关性分析，并探索变量之间的关系。
二、实验过程1. 数据收集：根据研究目的，我们收集了一份包含多个变量的数据集。
其中，变量包括A、B、C等。
2. 数据准备：在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行准备。
首先，我们载入数据集到SPSS软件中。
然后，对于缺失数据，我们根据需要采取相应的填补或删除策略。
接着，我们进行数据的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 相关性分析：使用SPSS软件，我们可以轻松地进行相关性分析。
在SPSS的分析菜单中，选择相关性分析功能，并设置相应的参数。
我们将选择Pearson相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系。
此外，还可以选择其他类型的相关系数，如Spearman相关系数，用于非线性关系的探索。
设置参数后，我们点击“运行”按钮，即可得到相关性分析的结果。
4. 结果解读：SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。
我们可以看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。
如果相关系数接近1或-1，并且P值低于显著性水平（通常为0.05），则可以得出两个变量之间存在显著的线性相关关系的结论。
此外，我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。
5. 结论与讨论：根据相关性分析的结果，我们可以得出结论并进行讨论。
如果发现两个变量之间存在显著的相关关系，我们可以进一步探究其原因和意义。
同时，我们还可以提出假设并设计更深入的实验，以验证和解释这些相关性。
三、结果与讨论根据我们的研究目的和数据集，通过SPSS软件进行的相关性分析显示了一些有意义的结果。
我们发现变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（Pearson相关系数为0.7，P<0.05）。
这表明随着A的增加，B也会相应增加。
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。
SPSS统计分析第七章相关分析
例二
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 度四个气候因素哪个因素有关。Month:月份，hgrow: 生长量，temp:月平均气温，rain: 月降雨量，hsun: 月平均日照时数，humi: 月平均湿度。 数据编号data10－05 分析变量：hgrow（生长量）与hsun（月平均日照时 数） 控制变量：humi（月平均湿度）、rain（月降雨量）、 temp（月平均气温）
两个或若干变量之间或两组观测量之间的关 系有时也可以用相似性或不相似性来描述。 相似性测度用大数值表示很相似，较小的数 值表明相似性小。不相似性使用距离或不相 似性来描述。大值表示相差甚远。
三、相关系数统计意义的检验
由于我们通常是通过抽样方法；利用样本研 究总体的特性。由于抽样误差的存在，样本 中两个变量间相关系数不为0，不能说明总体 中这两个变量间的相关系数不是0，因此必须 经过检验。检验的零假设是：总体中两个变 量间的相关系数为0。SPSS的相关分析过程 给出这假设成立的概率。
但实际上，如果对体重相同的人，分析身高 和肺活量。是否身高值越大，肺活量越大呢？ 结论是否定的。正是因为身高与体重有着线 形关系，体重与肺活量才存在线形关系，因 此，得出身高与肺活量之间存在较强的线形 关系的错误结论。偏相关分析的任务就是在 研究两个变量之间的线形相关关系时控制可 能对其产生影响的变量。
一、相关分析的概念
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。相关系数r没有单位；其值在-l～+1之 间。当数值愈接近-l或+1之间时，关系愈紧密，接近 于0时，关系愈不紧密。 对其数值可以从小到大排列的数据才能计算其相关系 数。例如不能计算宗教信仰与颜色喜好之间的关系。
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。
SPSS统计分析3：相关分析
相关分析
一、判断适用的相关系数种类
对两个随机变量之间进行“相关分析”时：
（1）先判断是否符合Pearson相关的使用条件（也就是积差相关或积矩相关的使用条件，如下图），其中线性关系通过绘制“散点图”来判断。
如果有线性趋势且符合其他使用条件，则采用“Pearson积差相关系数”；
（2）如果不符合Pearson相关的使用条件且两变量不都是有序变量，则采用“Spearman秩相关系数”。
即，不服从正态分布的资料、原始资料等级资料、一侧开口资料、总体分布类型未知的资料等，不符合使用积矩相关系数来描述关联性，可采用秩相关，也称等级相关，最常用的就是Spearman秩相关系数；
（3）如果不符合Pearson相关的使用条件且两变量都是有序变量，则采用“Kendall's tau-b 等级相关系数”
二、分析结果的判定
原则：先看p值所代表的相关显著水平（即是否具有统计学意义），再看r值所代表的相关程度。
判定：见下图
三、注意事项
相关关系并且不一定是因果关系，也有可能是伴随关系。
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
2024/10/14
21
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
2024/10/14
9
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
怎么用SPSS进行相关分析
怎么用SPSS进行相关分析相关分析是一种用来确定两个或多个变量之间关系的统计方法，其中一个比较常见的使用软件是SPSS。
在SPSS中进行相关分析包括计算相关系数以及进行显著性检验。
以下是一步一步的指导，如何使用SPSS进行相关分析。
第一步：导入数据首先，打开SPSS软件，然后导入要进行相关分析的数据集。
点击“文件”菜单，选择“打开”子菜单，然后选择数据集的位置并导入数据。
第二步：选择变量在SPSS中，要选择进行相关分析的变量，首先需要将这些变量放入一个变量列表中。
点击顶部菜单的“数据”选项，然后选择“选择变量”。
在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并将它们添加到变量列表中。
可以通过按住Ctrl键同时点击变量名称，以选择多个变量。
在SPSS中进行相关分析的最常用方法是使用“相关”功能。
点击顶部菜单的“分析”选项，然后选择“相关”子菜单。
在弹出的对话框中，将要进行相关分析的变量从“可用变量”框拖放到“相关变量”的框中。
然后，可以选择计算Pearson相关系数或Spearman相关系数，也可以选择计算双尾还是单尾显著性。
点击“确定”按钮后，SPSS将计算相关系数，并在输出窗口中显示结果。
第四步：解释结果分析结果将显示在输出窗口中。
可以找到Pearson相关系数（或Spearman相关系数）和相应的显著性水平。
Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。
通过分析结果，可以得出结论并解释变量之间的关系。
可以引用结果中的显著性水平，以确定变量之间的关系是否具有统计学意义。
第五步：可视化结果（可选）如果需要，可以使用SPSS的绘图功能可视化相关分析的结果。
点击顶部菜单的“图表”选项，然后选择适当的图表类型，例如散点图或线图。
通过分析图表，可以更直观地观察变量之间的关系。
总结：使用SPSS进行相关分析通常包括导入数据、选择变量、进行相关分析、解释结果以及可视化结果。
《2024年数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》范文
《数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》篇一数据统计分析软件SPSS的应用（五）——相关分析与回归分析一、引言在当今的大数据时代，数据统计分析成为了科学研究、市场调研、社会统计等众多领域的重要工具。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的数据统计分析软件，被广泛应用于各类数据分析中。
本文将重点介绍SPSS 中相关分析与回归分析的应用，以帮助读者更好地理解和掌握这两种分析方法。
二、相关分析1. 相关分析的概念与目的相关分析是研究两个或多个变量之间关系密切程度的一种统计方法。
其目的是通过计算相关系数，了解变量之间的线性关系强度和方向，为后续的回归分析提供依据。
2. SPSS中的相关分析操作步骤（1）导入数据：将数据导入SPSS软件中，建立数据文件。
（2）选择分析方法：在SPSS菜单中选择“分析”->“相关”->“双变量”，进行相关分析。
（3）设置变量：在弹出的对话框中，设置需要进行相关分析的变量。
（4）计算相关系数：点击“确定”后，SPSS将自动计算两个变量之间的相关系数，并显示在结果窗口中。
3. 相关分析的注意事项（1）选择合适的相关系数：根据研究目的和数据特点，选择合适的相关系数，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
（2）控制混淆变量：在进行相关分析时，要控制可能影响结果的混淆变量，以提高分析的准确性。
三、回归分析1. 回归分析的概念与目的回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的一种预测建模方法。
其目的是通过建立自变量和因变量之间的数学模型，预测因变量的值或探究自变量对因变量的影响程度。
2. SPSS中的回归分析操作步骤（1）导入数据：同相关分析一样，将数据导入SPSS软件中。
（2）选择分析方法：在SPSS菜单中选择“分析”->“回归”->“线性”，进行回归分析。
SPSS学习之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验
SPSS学习笔记之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验一、相关分析方法的选择及指标体系（一）两个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较大的影响（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。
但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。
（二）有序分类变量的相关分析有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。
常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c等。
（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。
根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
（1）交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
（2）“相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。
（3）“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。
（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
（5）Kappa：为内部一致性系数。
（6）风险：给出OR或RR值。
spss相关性分析
spss相关性分析SPSS相关性分析在统计学领域中起着重要的作用。
通过该方法，我们可以了解两个或多个变量之间是否存在某种关联、这种关联的强度如何，以及这种关联是否具有统计学上的显著性。
相关性分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并为我们提供基础数据来进行更深入的研究和预测。
本文将重点讨论SPSS相关性分析的原理、使用方法和结果解读。
首先，我们来了解一下相关性的概念。
相关性是指两个或多个变量之间的关系程度。
当两个变量的值在一定程度上随着彼此的变化而变化时，我们就说它们之间存在相关关系。
相关性的强度可以从零到一之间的相关系数来衡量，其中零表示无关，一表示完全正相关，负一表示完全负相关。
SPSS是一款功能强大的统计软件，具有广泛的应用领域。
在进行相关性分析之前，我们需要确保数据已经导入SPSS中，并且变量是数值型的。
接下来，我们可以按照以下步骤进行相关性分析。
第一步是选择相关性分析。
在SPSS软件中，我们可以通过导航菜单选择“分析”->“相关”->“二变量”来进行分析。
第二步是选择变量。
在相关性分析中，我们需要选择需要进行分析的两个变量。
可以通过将变量从“可用变量”框中拖动到“相关变量”框中来选择变量。
第三步是确定其他选项。
在进行相关性分析之前，我们可以选择一些其他选项来获取更多的统计信息。
比如，我们可以选择“描述性统计”，以获得平均值、标准差等信息。
我们还可以选择“双尾检验”或“单尾检验”来确定相关关系的显著性。
第四步是进行分析和解读结果。
一旦我们完成了选择变量和其他选项，就可以点击“确定”按钮开始进行分析。
SPSS会生成相关系数和p值，用于衡量两个变量之间的关系和显著性。
相关系数的取值范围为-1到1，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。
p值小于0.05被认为是显著的，这意味着两个变量之间的关系不是由于偶然发生的。
通过以上步骤，我们可以在SPSS中进行相关性分析，并获得相关系数和显著性水平。
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分析报告一、引言在当今的数据驱动决策时代，理解数据之间的关系对于做出明智的决策至关重要。
相关性分析是一种常用的统计方法，用于确定两个或多个变量之间是否存在线性关系以及关系的强度。
本实验分析报告旨在介绍如何使用 SPSS 软件对数据进行相关性分析，并通过实际案例展示其应用和结果解读。
二、实验目的本实验的主要目的是：1、掌握使用 SPSS 进行相关性分析的操作步骤。
2、学会解读相关性分析的结果，包括相关系数的意义和显著性检验。
3、通过实际数据应用，探讨变量之间的关系，为进一步的研究和决策提供依据。
三、实验数据本次实验使用了一组包含两个变量的数据，分别为变量 X 和变量 Y。
变量 X 表示某产品的广告投入费用（单位：万元），变量 Y 表示该产品的销售额（单位：万元）。
数据共收集了 30 个样本。
四、实验步骤1、打开 SPSS 软件，将数据输入或导入到数据编辑器中。
2、选择“分析”菜单中的“相关”子菜单，然后选择“双变量”。
3、在“双变量相关性”对话框中，将变量 X 和变量 Y 分别选入“变量”框中。
4、选择相关系数的类型，本实验选择“皮尔逊（Pearson）”相关系数。
5、勾选“显著性检验”选项，以确定相关系数的显著性。
6、点击“确定”按钮，运行相关性分析。
五、实验结果与分析SPSS 输出的相关性分析结果如下表所示：｜｜变量 X ｜变量 Y ｜｜｜｜｜｜变量 X ｜ 1000 ｜ 0856 ｜｜变量 Y ｜ 0856 ｜ 1000 ｜｜相关性｜变量 X 与变量 Y ｜｜｜｜｜皮尔逊相关性｜ 0856 ｜｜显著性（双侧）｜ 0000 ｜｜样本数｜ 30 ｜从上述结果可以看出，变量X 和变量Y 的皮尔逊相关系数为0856，表明两者之间存在较强的正相关关系。
同时，显著性检验的结果为0000，小于常见的显著性水平 005，说明这种相关关系在统计上是显著的。
这意味着，随着广告投入费用的增加，产品的销售额也随之增加。
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7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Kendall’s等级相关系数 它是用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个变量均为有序分 类的情况。这种指标采用非参数检验方法测度变量间的相关关系。它利 用变量的秩计算一致对数目和非一致对数目。显然，如果两变量具有较 强的正相关，则一致对数目U应较大；但若两变量相关性较弱，则一致对 数目U和非一致对数目V应大致相等。故按照此思想，可得其定义为： SPSS将自动计算它的相关系数、检验统计量和对应的概率P值。
利用相关系数r的大小可以判断变量间相关关系的密切程度，具体见表所示。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.1 简单相关分析的基本原理
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
对Pearson简单相关系数的统计检验是计算t统计量，t统计量服从n-2个自由 度的t分布。SPSS会自动计算r统计量和t值，并依据t分布表给出其对应 的相伴概率值。 Spearman等级相关系数用来度量顺序水准变量间的线性相关关系。它是利用 两变量的秩次大小作线性相关分析，适用条件为： ① 两个变量的变量值是以等级次序表示的资料； ② 一个变量的变量值是等级数据，另一个变量的变量值是等距或比率数据， 且其两总体不要求是正态分布，样本容量n不一定大于30。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
2、相关系数
虽然相关图能够展现变量之间的数量关系，但这也只是种直观判断方法。因此， 可以计算变量之间的相关系数。对不同类型的变量应当采取不同的相关系数来度 量，常用的相关系数主要有： 皮尔逊（Pearson）相关系数 常称为积差相关系数，适用于研究连续变量之间的相关程度。例如，收入和储 蓄存款、身高和体重等变量间的线性相关关系。注意Pearson相关系数适用于线 性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形，系数的大小并不能代表其相关 性的强弱。它的计算公式为：
Step03：选择相关系数类型
图中的【Correlation Coefficients(相关系数)】选项组中可以选择计算 简单相关系数的类型。 ● Pearson：系统默认项，即积差相关系数，计算连续变量或是等间距测度 的变量间的相关分析。 ● Kendall：等级相关，计算分类变量间的秩相关。 ● Spearman：等级相关，斯皮尔曼相关系数。 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。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Step04：假设检验类型选择 在图中的【Test of Significance(显著性检验)】选项组中可以选 择输出的假设检验类型，对应有两个单选项。 ● Two tailed：系统默认项。双尾检验，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，如果事先知道相关方向可以选择此项。 同时，可以勾选【Flag significant Correlations(标记显著性相关)】 复选框。它表示选择此项后，输出结果中对在显著性水平0.05下显著 相关的相关系数用一个星号“*”加以标记；对在显著性水平0.01下 显著相关的相关系数用两个星号“**”标记。
第7章
SPSS的相关分析
7.1 相关分析概述
7.1.1 相关的基本概念
1. 函数关系和相关关系
函数关系是指事物或现象之间存在着严格的依存关系，其主要特征是它的确定 性，即对一个变量的每一个值，另一个变量都具有惟一确定的值与之相对应。变量 之间的函数关系通常可以用函数式Y=f(x)确切地表示出来。例如，圆的周长C对于 半径r的依存关系就是函数关系：C=2π r。 相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一 一对应的。例如，学生成绩与其智力因素、各科学习成绩之间的关系、教育投资额 与经济发展水平的关系、社会环境与人民健康的关系等等，都反映出客观现象中存 在的相关关系。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
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。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Step02：选择检验变量
在【Bivariate Correlations(双变量相关)】对话框左侧的候选变量列表框 中选择两个个或两个以上变量将其添加至【Variables(变量)】列表框中，表 示需要进行简单相关分析的变量。
7.1 相关分析概述
2.相关关系的类型
（1）根据相关程度的不同，相关关系可分为完全相关、不完全相关和 无相关。 （2）根据变量值变动方向的趋势，相关关系可分为正相关和负相关。 （3）根据变量关系的形态，相关关系可分为直线相关和曲线相关。 （4）根据研究变量的多少，可分为单相关、复相关。
7.1.2 相关分析
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.1 简单相关分析的基本原理
简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。它主要是通过 计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。一般它有图形和数值两 种表示方式。 1、相关图 在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上呈现何 种关系的形式。相关图是相关分析的重要方法。利用直角坐标系第一象 限，把第一个变量置于横轴上，第二个变量置于纵轴上，而将两个变量 对应的变量值用坐标点形式描绘出来，用以表明相关点分布状况的图形， 这就是相关图
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
3. 实例结果及分析
（1）描述性统计分析表 执行完上面的操作后，首先给出的是当前样本进行描述性统计的结果， 如表7-3所示。可以看到样本容量都等于10，道琼斯工业平均指数和 标准普尔指数的平均均值分别为7743.60和945.10，两者差距显著。 同时，两者的方差差距也很明显。
7.1.2 相关分析
3.相关系数
变量相关的方向通过相关系数r所具有的符号来表示，“+” 号表示正相关，即0≤r≤1。“﹣”表示负相关，即0≥ r ≥ ﹣1。在使用相关系数时应该注意下面的几个问题。 （1）相关系数只是一个比率值，并不具备与相关变量相同的测量 单位。 （2）相关系数r 受变量取值区间大小及样本数目多少的影响比较 大。 （3）来自于不同群体且不同质的事物的相关系数不能进行比较。 （4）对于不同类型的数据，计算相关系数的方法也不相同。
1.相关分析的作用
（1）判断变量之间有无联系
（2）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法
（3）把握相关关系的方向与密切程度
（4）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行预测。
(5)相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区分度等。
7.1.2 相关分析
2.相关系数
相关系数是在直线相关条件下，说明两个变量之间相关程度以及相 关方向的统计分析指标。相关系数一般可以通过计算得到。作为样本相关 系数，常用字母r表示；作为总体相关系数，常用字母ρ 表示。 相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间（即–1≤ r ≤1），常用 小数形式表示，一般要取小数点后两位数字来表示，以便比较精确地描述 其相关程度。 两个变量之间的相关程度用相关系数r的绝对值表示，其绝对值越接 近1，表明两个变量的相关程度越高；其绝对值越接近于0，表明两个变量 相关程度越低。如果其绝对值等于零1，则表示两个变量完全直线相关。 如果其绝对值为零，则表示两个变量完全不相关（不是直线相关）。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
Step07：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.3 实例分析：股票指数之间的联系
1. 实例内容
道琼斯工业平均指数（DJIA）和标准普尔指数500（S&P 500） 都被用做股市全面动态的测度。DJIA是基于30种股票的价格动 态；S&P 500是由500种股票组成的指数。有人说S&P 500是股 票市场功能的一种更好的测度，因为它基于更多的股票。表72显示了DJIA和S&P 500在1997年10周内的收盘价。请计算它们 之间的样本相关系数。不仅如此，样本相关系数告诉我们DJIA 和S&P 500之间的关系是怎样的？
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
（3）非参数相关系数表 表7-5列出了两种股票指数的Kendall和Spearman相关系数， 分别等于0.994和0.985；同时它们的概率P值也远小于显著性 水平。但本案例中，Spearman相关系数和Kendall相关系数都 小于Pearson相关系数，显然这是由于在秩变换或数据按有序 分类处理时损失信息所导致的。 所以，通过以上分析看到，道琼斯工业平均指数和标准普尔 指数具有高度正相关性，一个指数的上涨或上跌时，另一个指 数也会伴随着上涨或下跌。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
从斯皮尔曼等级相关适用条件中可以看出，等级相关的应用范围要比积差相关 广泛，它的突出优点是对数据的总体分布、样本大小都不做要求。但缺点是计算 精度不高。斯皮尔曼等级相关系数常用符号 来表示。其基本公式为：
式中：D是两个变量每对数据等级之差，n是两列变量值的对数。 Spearman相关系数计算公式可以完全套用Pearson相关系数的计算公式，但公式中的 x和y用它们的秩次代替即可。
7.2 SPSS在简单相关分析中的应用
7.2.2 简单相关分析的SPSS操作详解 Step01：打开主菜单 选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Correlate(相关)】 →【Bivariate(双变量)】命令，弹出【Bivariate Correlati ons(双变量相关)】对话框，如图7-1所示，这是简单相关检验 的主操作窗口。