双变量统计及spss应用[专业内容]
第七章统计方法与spss应用
选择“Variable View”项，定义变量（不要忘了保 存）
Name：变量名。不能超过8个字符 Type：变量类型。共8种类型，分别为：
数值型变量（Numeric）
①Numeric为标准数值型变量：默认总长度 为8位，小数是2位。
②Comma为逗号型变量：位数同上。整数部 分，从右向左，每3位一个逗号。
删除行：找到所要删除的行，选中，按Delete键。
3.插入或删除一列（一个变量）
插入列：点击所要插入的列号，点击工具栏的“插 入列Insert case”的图标（望远镜图标的后面第2个）， 就在此列增加一空列。 删除列：找到所要删除的列，选中，按Delete键。
例2.在例1的数据文件中完成插入与删除的功能.
功能强大、实用与美观统一的 视窗风格——
• SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，它使 用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据 方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项， 只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分 析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服 务。
• 非专业统计人员的首选统计软件！
注意：
• 1、排序题：
• 如：您一般在什么情况下送礼（选择最经常送礼 的两个场合）？
– （1）婚嫁 （2）生日 （3）搬迁新居 （4）探亲 （5）探病 （6）生子 （7）中国传统节日 （7） 西方传统节日 （8）其他
– 第一经常场合______ 第二经常场合________
• 对这样的排序题，可以按照要求，设计2个变量， “第一经常场合”和“第二经常场合”
第二讲 问卷和编码
• 对单选：
– 顺序编码，1，2，3，4。
• 对多选：
spss 双变量回归与相关ppt课件
Selection Variable
Case Labels WLS Weight
定义回归分析的应变量，只能选一个。在左侧框内单击应变量 名，其前面的小三角符号变成黑色（即被激活），单击选入 定义回归分析的自变量。用法同上 选择自变量的入选方式，默认的是 Enter(即强行进入法)。本 章自变量只有一个，就选择 Enter 法 当只分析某变量符合一定条件的记录时，选入该变量，并用右 侧的 Rule 键建立选择条件。它和我们在分析前利用 Data 菜单中 Select Case 选择记录的功能是一样的 选择一个变量，它的取值将作为每条记录的标签 进行加权最小二乘法的回归分析
Unstandardized
原始残差
Standardized
标准化后的残差，均数为 0，标准差为 1
Studentized Delected
Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval:
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1
直线回归
2
直线相关与秩相关
3
曲线拟合
2020年6月1日星期一1时20分50秒
（一）直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表
1。估计尿肌酐含量（Y）对其年龄（X）的回归方程。
表1 8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24h）
列出 7 个变量名 因变量 标准化残差 调节预测值 学生化剔除残差 标准化预测值 剔除残差 学生化残差 绘制散点图 上一组坐标的变量名 下一组坐标的变量名 输入变量名，作为图形的 X 轴 输入变量名，作为图形的 Y 轴 绘制标准残差图 直方图 正态 P-P 图 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
利用SPSS软件分析变量间的相关性
利用SPSS软件分析变量间的相关性利用SPSS软件分析变量间的相关性引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于统计学、社会科学研究以及市场调研等领域。
利用SPSS软件可以对数据进行有效的整理、分析和可视化展示。
其中，分析变量之间的相关性是一个重要的统计问题，能够帮助我们揭示变量之间的关联性和趋势。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行变量相关性分析，并通过实例进行详细说明。
一、相关性的概念和意义相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。
在统计学中，我们常用相关系数来衡量变量之间的相关性。
变量之间的相关性分为正相关、负相关和无相关三种情况。
正相关表示两个变量的值趋势向着同一方向变化；负相关表示两个变量的值趋势向着相反的方向变化；无相关表示两个变量之间没有明显的变化趋势。
变量间的相关性分析在许多领域都具有重要的意义。
在市场调研中，通过分析产品价格与销量之间的相关性，可以帮助企业优化定价策略；在医学研究中，分析某种药物的剂量与疗效之间的相关性，可以指导药物的使用和治疗方案的制定。
二、SPSS软件基础操作在进行相关性分析之前，我们首先需要掌握SPSS软件的基础操作。
以下是常用的几个操作步骤：1. 导入数据：在SPSS软件中，我们可以通过导入Excel表格、CVS文件等方式将数据导入软件中。
2. 创建变量：在导入数据后，有时需要创建新的变量。
例如，在分析一个销售数据表格时，我们可以通过销售额除以销售数量来创建一个新的变量，表示平均每笔交易的金额。
3. 数据整理：为了进行相关性分析，我们有时需要对数据进行整理和清洗。
例如，去掉重复值、缺失值或异常值。
4. 变量选择：根据需要，我们可以选择特定的变量进行相关性分析。
三、SPSS软件中的相关性分析在SPSS软件中，相关性分析是一个比较简单的操作。
以下是基本的步骤：1. 打开SPSS软件，选择“Analyze（分析）”菜单栏，再选择“Correlate（相关性）”，点击“Bivariate（双变量）”。
《SPSS数据分析与应用》第4章 描述分析
3. 基本描述统计量的SPSS实现
第三步：在“描述”对话框中， 单击【选项(O)】按钮，弹出“描述： 选项”对话框，在该对话框中指定计 算表示集中趋势、离散程度、分布形 态的基本描述统计量，同时，可以设 置【显示顺序】。勾选【平均值(M)】 【标准差(I)】【最小值(N)】【最大 值(X)】【峰度(K)】【偏度(W)】，并 选择【变量列表(B)】，如图所示。
3. 基本描述统计量的SPSS实现
第四步：如果需要对数据进行标准化处理，勾选“描述”到家了中左下角 的【将标准化值另存为变量(Z)】，将会在SPSS数据编辑器窗口保留标准化后 的新变量。此处选择对“平均薪资”进行标准化处理并保存标准化值，如图所 示。
3. 基本描述统计量的SPSS实现
第五步：解读SPSS描述统计量的计算结果。
“奇葩”直方图
锯齿型
孤岛型
（3）锯齿型：直方图内出现高度参差不齐，但整体图形保持了中间高、两边低、两 边基本对称的形状。一般是由于做直方图时，分组过多或者测量仪器误差造成的。
（4）孤岛型：在远离主分布的地方出现小的直方图，犹如孤岛，一般是业务上的非 异常因素在起作用，比如工程零部件出了问题、产品出现了某Bug等，是很值得关注的 现象。
• 它是用一系列宽度相等、高度不等 的长方形表示数据的图。
• 长方形的宽度表示数据范围的间 隔，长方形的高度表示在给定间隔 内的频数。
集中趋势、离散程度、分布形态
“奇葩”直方图
陡坡型
双峰型
（1）陡坡型：往往是数据源缺失，或者被剔除一部分后，造成断崖式的折断。用户可以适当地调整 组数，或者利用对数变换，再做出对数直方图。 （2）双峰型：直方图的图形出现了两个高峰。双峰直方图的数据来自两个总体，一般是混合了多种 数据源或者类别数据造成的。
《双变量的统计分析》课件
目 录
• 引言 • 双变量统计分析基础 • 双变量相关性分析 • 双变量回归分析 • 双变量分布与检验 • 实际应用案例分析
01
引言
主题介绍
01
双变量统计分析是统计学中的一种重要方法，用于 研究两个变量之间的关系。
02
它可以帮助我们了解两个变量之间的关联程度、因 果关系以及预测关系。
非线性相关性分析
识别非线性关系
通过观察数据分布和散点图，识别两个变量之间是否 存在非线性关系。
非线性模型拟合
选择适合的非线性模型（如多项式回归、逻辑回归等 ）来描述两个变量之间的非线性关系。
模型评估与验证
对非线性模型进行评估和验证，确保模型的可靠性和 预测能力。
相关性检验
选择相关性检验方法
01
根据数据类型和分布，选择适合的相关性检验方法（如卡方检
力越强。
02
案例2
分析股票价格与成交量之间的关系。通过分析股票市场数据，发现股票
价格和成交量之间存在正相关关系，即价格上涨时成交量增加，价格下
跌时成交量减少。
03
案例3
研究广告投入与销售额之间的关系。通过分析某品牌广告投入和销售额
数据，发现广告投入和销售额之间存在正相关关系，即广告投入越多，
销售额越高。
回归模型的评估与优化
在建立回归模型后，需要对模型进行评估和优化 ，以确保其准确性和可靠性。
评估指标包括决定系数 (R^2)、调整决定系数 (Adj R^2)、均方误差 (MSE) 等。
优化可以通过添加或删除变量、改变模型形式、 使用交叉验证等技术来实现。
05
双变量分布与检验
双变量正态分布检验
正态性检验
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第一章--概述PPT课件
学习和应用SPSS必须要了解和掌握必要的统计 学专业知识以及数据分析的一般步骤，以避免滥用 和误用，得出错误的结论，进行不当的决策。
一、首先要明确数据分析的目标 即，明确进行数据分析所要研究的主要问题和分 析目标。 如某企业客户群的特征需要研究人口特征与消费 行为
-
19
二、正确地收集数据 即正确地收集服务于既定分析目标的数据（注
示区 特点：
◦ 可以自动打开，也可手工打开 ◦ 输出输出结果通常SPSS输出文件的形式保存于磁盘上，其
文件扩展名为.SPv，也不能被其它软件读取。 ◦ 分析结果显示区为两个视图：左边是目录视图，右边是内
容视图
-
12
-
13
窗口主菜单 工具栏
目
录
内
区
容
区
状态栏
-
14
三、语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
Window 窗口管理 对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。
Help
帮助
实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
-
17
4. SPSS软件的三种运行管理方式
完全窗口菜单运行管理方式 ◦ 简洁和直观（用户不需要任何计算机编程的概念，只要熟悉 Windows 的基本操作并懂得相应的统计知识，就可以非常方便的 完成统计分析工作） ◦ 我们使用此方法
程序运行管理方式 ◦ 在语句窗口(Syntax) 中直接编写程序后运行 ◦ 适用于大规模的统计分析工作 ◦ 保留以前DOS的方式，显示兼容性
混合运行管理方式(以上两种方法的结合) ◦ 在菜单中选择菜单和选项-->粘贴（Paste）到语句窗口生成程 序--> 点【运行】（Run ）
SPSS双变量相关分析如何制作和分析？
SPSS双变量相关分析如何制作和分析？
SPSS是强大的数据处理软件，双变量相关分析如何使用s p s s 来制作的，赶紧来看看吧。
1.首先在s p s s 的分析下拉菜单中找到双变量选项。
2.我们需要分析的是年龄和睡眠时间的关系，将其选入变量框中。
3.其他的都选择默认即可，双侧检验是指的是我们不知道它们的相关关系。
4.然后点击——选项，将均值和协方差前方的对勾都勾选上，点击继续。
5.最后设置好之后，点击确定按钮。
6.这样就能出现我们需要的结果进行分析了。
s p s s通过双变量相关分析得出分析的结果，下面就需要对结果进行分析了，如何进行分析呢？赶紧来看看吧。
1.我们通过双方变量分析得出结果相关性。
2.主要看的是两者相交叉的位置，其他的都是相同的。
3.可以看到当前的相关性是一个数值，没有出现星号，说明不是显著相关。
4.下面就是显著性，显著性大于0.05，说明不是很显著，也就是说两者没有显著性差异。
5需要注意的是，进行双变量相关分析的个体数需要超过三十才能
有效。
(完整版)SPSS双变量相关性分析
数学建模SPSS双变量相关性分析
关键词：数学建模相关性分析SPSS
摘要：在数学建模中，相关性分析是很重要的一部分，尤其是在双变量分析时，要根据变量之间的联系建立评价指标，并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。
本文由数学建模中的双变量分析出发，首先阐述最主要的三种数据分析：Pearson系数，Spearman系数和Kendall系数的原理与应用，再由实际建模问题出发，阐述整个建模过程和结果。
r s=
∑(P i−P ave)(Q i−Q ave)√∑(P i−P ave)2(Q i−Q ave)2
在SPSS中打开数据，点击：分析—>相关—>双变量，打开对话窗口，选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。
需要说明两点：
（1）因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知，需选用双侧检验；
（2）除了数据满足非正态分布以外，Spearman秩相关系数分析还需要数据分级，以计算秩。
但在SPSS中程序会自动生成秩，无需再手动分级。
注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致，还须考虑Sig值。
由数据，Sig<0.5表示接受原假设，即Rho>|r|。
Sig<0.5则拒绝原假设，两者不相关。
而r值则代表了正负相关性，以及相关性大小。
结果见表。
模块三利用Excel和SPSS进行双变量列联分析ppt课件
自变量
性别与四级英语考试经过率的相关统计 因变量
1 通 过 考 试2 未 通 过 考 试
1男 性
40%
60%
2女 性
40%
60%
总 计
40%
6பைடு நூலகம்%
表述：统计结果显示，当性别取值不同时，经过率变量 的取值并未发生变化，因此性别与考试经过率无关。
自变量的不同取值在因变量上无差别，两变量无关。
自变量的不同取值在因变量上有差别，两变量有关。
最终目的：能分析市场调研数 据。 促成目的： 能利用EXCEL、SPSS进展 双变量列联分析。
二、任务义务
利用利用EXCEL、SPSS进展双变量 列联分析。
三、市场调研数据分析的步骤
〔1〕 拟定统计 分析方案
〔2〕 单变量描画 性统计分析
〔3〕 双变量列 联分析
四、典型案例：
宁波市现代化调和社区群众 称心度调研报告
五、工程义务
见子工程实训六、七、十一、十二
五、工程义务
1、根据实地调研数据录入电脑所构成数 据库，进展双变量列联分析。 2、见子工程实训六、七、八、九、十、 十二。
六、实际操作
双变量列联表的统计分析
变量关系概述
寻觅变量间的关系是科学研讨的首要目的。变量 间的关系最简单的划分即是有关与无关。
在统计学上，我们通常这样判别变量之间能否有 关：假设一个变量的取值发生变化，另外一个变 量的取值也相应发生变化，那么这两个变量有关。 假设一个变量的变化不引起另一个变量的变化那 么二者无关。
二任务义务三市场调研数据分析的步骤单变量描画性统计分析单变量描画性统计分析双变量列联分析双变量列联分析拟定统计分析方案拟定统计分析方案五工程义务见子工程实训六七十一十二五工程义务1根据实地调研数据录入电脑所构成数据库进展双变量列联分析
第11章 统计分析—双变量
10- 13 10-
社会 统计学
2、方差齐性检验和t检验结果 、方差齐性检验和t
F值>F 0.025 (n 1-1,n 2-1), 说明方差不齐。
10- 14 10-
P值小于给定的显著性水平α, 说明方差不齐。
P值小于给定的显著性水平α, 拒绝原假设。
社会 统计学
社会 统计学
10- 44 10-
社会 统计学
10- 45 10-
社会 统计学
【例2】“年龄段”与“忙碌程度”
10- 46 10-
社会 统计学
10- 47 10-
社会 统计学
10- 48 10-
社会 统计学
10- 49 10-
社会 统计学
斯皮尔曼等级相关系数（spearman）在这: 斯皮尔曼等级相关系数（spearman）在这: Analyze Correlate Bivariate
2、 比较重要 3、 一般 5、 很不重要 6 、说不清楚
10- 40 10-
社会 统计学
1、将被访者学历与“读书的地位”都看成 定类变量，作列联相关的检验。 2、被访者学历与“读书的地位”均为定序 量，作等级相关检验。
10- 41 10-
社会 统计学
10- 42 10-
社会 统计学
10- 43 10-
社会 统计学
二、独立样本T 检验 独立样本T
Analyze Compare Means
IndependentIndependent-Samples检验变量栏 T Test,
打开Independent-Samples T Test对 IndependentTest对
分组变量栏, 话框 只能有一个分 组变量
spss双变量回归和相关课件-PPT精选文档
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
操作提示 左侧列表框 DEPENDNT ZRESID ADJPRED SDRESID ZPRED DRESID SRESID Scatter Previous Next X Y Standardized Residual Plots Histogram Normal probability Produces all partial plots 列出 7 个变量名 因变量 标准化残差 调节预测值 学生化剔除残差 标准化预测值 剔除残差 学生化残差 绘制散点图 上一组坐标的变量名 下一组坐标的变量名 输入变量名，作为图形的 X 轴 输入变量名，作为图形的 Y 轴 绘制标准残差图 直方图 正态 P-P 图 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
SPSS双变量回归与相关
Hale Waihona Puke 河北医科大学公共卫生学院 流行病与卫生统计教研室
制作：王立芹
内容
1 2
直线回归
直线相关与秩相关
曲线拟合
3
*
制作：王立芹
（一）直线回归
例9-1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量 （mmol/24h）如表9-1。估计尿肌酐含量（Y）对其年龄 （X）的回归方程。
表9-1 8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24h） 编号 1 2 3 4 5 年龄X 13 11 9 6 8 尿肌酐含量 3.5 3.0 3.0 2.4 2.5 Y 4 1 9 8 6 1.建立数据文件 取两个变量：X变量（本例为“年龄”）、 Y变量（本例为“尿肌酐含量”） 6 10 3.3 6 7 12 3.1 8 8 7 2.6 5
*
制作：王立芹
统计分析与spss的应用
《统计分析与SPSS的应用》第一章 SPSS统计分析软件概述SPSS简史：统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论。
统计软件为数据分析提供了现实手段软件名称： Statistical Package for Social ScienceStatistical Product and Service Solutions软件发展：60年代：美国斯坦福大学三位研究生研制70年代： SPSS总部成立于芝加哥，推出SPSS中小型版——SPSSX80年代：微机版（ V1~4） SPSS/PC+90年代： Windows版（ V6~10）本世纪： 11~15版，中文版1.1 SPSS使用基础1 1.1 SPSS软件的安装和启用1 1.2 SPSS的基本窗口一、数据编辑窗口－SPSS Data Editor扩展名为.sav功能：定义SPSS数据结构，录入、编辑和管理待分析的数据特点：①File-Open(New)-Data或SPSS启动后自动打开；②只能打开一个（SPSS15及以上版本除外）结构：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区二、SPSS结果输出窗口—SPSS ViewerSPSS的另一个主要窗口，扩展名为.spo功能：显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形特点：①第一次进行统计分析时自动打开或File-Open(New)-Output；②允许创建或打开多个输出窗口结构：窗口主菜单、工具栏、分析结果显示区、状态显示区【注】SPSS中数据的输入和结果的输出在不同窗口进行！三、程序窗口—Syntax Editor扩展名为.sps编写SPSS程序时使用特点：①File-New/Open-Syntax或修改参数自动创建；②允许同时创建或打开多个语句窗口构成：窗口主菜单、工具栏、SPSS程序编辑区、状态栏功能集中在菜单“RUN”中四、结果草稿窗口——Draft Viewer扩展名为.rtf File-New/Open-Draft可被Word等文本软件读取1.1.3 SPSS软件的退出File-Exit或直接关闭1.2 SPSS的基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式和混合运行方式1.2.1完全窗口菜单方式在使用SPSS过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成。
利用Excel和SPSS进行双变量列联分析
模块三利用Excel和SPSS进行双变量列联分析
《演练项目》参考案例
某房产公司对消费者的“学历”、“月收入”的双变量列联分析
房产公司为了制订住房营销策略，对住房消费者进行了市场调研，收集的样本数据见住房调研数据库。
请完成以下项目任务：
（1）对变量“您的学历？”和“您的月收入？”进行双变量列联统计分析，制作双变量列联表和双变量列联图。
（2）根据作出的双变量列联表和双变量列联图进行统计分析，得出相关结论。
图5.9 双变量列联图
结论：
从表5.12和图5.9可以看出，599名被调查的消费者的学历和月收入明显有关，即随着学历的提高，消费者的月收入呈上升趋势。
(完整版)SPSS双变量相关性分析
数学建模SPSS双变量相关性分析
关键词：数学建模相关性分析SPSS
摘要：在数学建模中，相关性分析是很重要的一部分，尤其是在双变量分析时，要根据变量之间的联系建立评价指标，并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。
本文由数学建模中的双变量分析出发，首先阐述最主要的三种数据分析：Pearson系数，Spearman系数和Kendall系数的原理与应用，再由实际建模问题出发，阐述整个建模过程和结果。
r s=
∑(P i−P ave)(Q i−Q ave)√∑(P i−P ave)2(Q i−Q ave)2
在SPSS中打开数据，点击：分析—>相关—>双变量，打开对话窗口，选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。
需要说明两点：
（1）因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知，需选用双侧检验；
（2）除了数据满足非正态分布以外，Spearman秩相关系数分析还需要数据分级，以计算秩。
但在SPSS中程序会自动生成秩，无需再手动分级。
注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致，还须考虑Sig值。
由数据，Sig<0.5表示接受原假设，即Rho>|r|。
Sig<0.5则拒绝原假设，两者不相关。
而r值则代表了正负相关性，以及相关性大小。
结果见表。
《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软件应用——第四讲
以data17-32为原始数据，绘制以下图形：
男性和女性期望寿命对比条图； 世界上不同经济区域中城市人口所占百分比饼图。
17
表格的基本框架
需要注意的是，表格中的元素和我们所说的变量并不 相同，它既可能是一个分类变量的不同取值，也有可 能是一个变量组，还可能是一个统计量组。也就是说， 表格中的一个维度可以是多个变量联合构成。
中位数
和均数相比较为迟钝，只有样本量较为充足时结果才 稳定下来
众数
所有数值中出现次数最多的一个
32
离散趋势
全距 方差 标准差 变异系数
解决了不同资料间变异程度对比的问题
测量尺度相差太大：比较蚂蚁和大象的体重变异 量纲不同：比较身高和体重的变异程度
适用范围最广，但是也最不稳定
33
其他描述指标
分布形状描述指标
Summaries of separate variables
描述不同的变量
Values of individual cases
描述不同的个案
11
SPSS不同图形命令
常规方法
Graphs—Bar…
交互图方法
Graphs—Interactive—Bar…
12
SPSS统计图形命令（1）——条图
简单条图——anxiety.sav
第四讲 SPSS之数据描述
第四讲 SPSS之数据描述
2
统计描述中可用的工具
各种初步汇总描述方法
分组汇总，最终汇总成相应的分组频数表，可以反应 出数据的大致趋势。 对信息的利用仍然比较粗糙。
各种统计描述指标
实际上是更复杂的各种描述工具的基础，是针对数据 的某种特征进行精确的数字呈现的一系列指标。 均数、中位数、方差、标准差、四分位间距等
20093161242403_双变量描述性统计
双变量描述性统计
相关
定序变量-定序变量 （等级相关） 测量等级相关的基本思想 在所有两两配对的案例中， 如果根据一个 变量上的顺序有助于预测它们在另一个变量 上的顺序的话，那么，可以认为，在这两个 变量之间存在相关关系。 如果同序对与异序对在数量上相差较为悬 殊，两个变量之间存在着较强的关联，如果 两者相等，关联程度为零。 因此，大多数等级相关指标都以C – D为 分子。
双变量描述性统计
相关
定序变量-定序变量 （等级相关） Kendall‘s tau系数(τa 、τb 、 τc ) Gamma系数 Somers’ d系数
双变量描述性统计
相关
定距变量-定距变量 （pearson积矩相关：线性相关） 公式
r
2 2 ( x x ) ( y y )
父辈职业crosstabulatiwithin父辈职业571125772142867501543571431257694291000100010001000脑力体力农业职业total脑力体力农业父辈职业total20202020年年33月月3030日日1717双变量描述性统计定类变量定类定序变量以消减误差比例pre为基础的测量pre法及lambda系数tau系数双变量描述性统计定序变量定序变量等级相关任意两个案例观察值的配对关系同序对记为c甲的文化程度比乙的高甲的职业声望等级也比乙的高异序对记为d甲的文化程度比乙的高甲的职业声望等级却比乙的低甲的文化程度与乙一样职业声望等级也与与乙一样
不对称
〔-1，1〕
〔-1，1〕 〔0，1〕 〔-1，1〕
定序－定序 Somers’D (dyx )
定类－定距 （定序－定距） 定距－定距 Correlation ratio (E2) 积距相关系数 （Pearson’s r）
双变量统计及spss应用
2.非对称测量
3.相关比率开方后，得到相关系数E,是相关系 数，没有负值。
如性别与学生的英语成绩之间的相关比率E2是 0.17，表示以性别预测学生的英语成绩，可以减 少17%的误差，性别和英语成绩间的相关系数是 0.41.
年龄与声望
相关系数为0.007,T值为0.255， P=0.799>0.05，拒绝相关命令中的双变量分析
• 分析——相关——双变量 • 操作过程
– 打开此命令，弹出 – 选择要分析的变量 – 选择相关测量法
双变量分析主要提供定序以及 以上层次的测量
双变量统计及spss应用
一、交互分类和X2检验
（一） X2检验的作用
（二） X2检验的基本假定和原假设
1.基本假定
（1）样本用随机方法取得
（2）两个变量是定类变量；或一个定类，一个 定序。
2. 关于总体的情况，X2检验的研究假设（ 和原假设（H0即虚无假设）分别为：
研究假设 H1 ：X与Y相关（总体中）
用于检验交互分类表中， 行变量和列变量是否独立
定类变量选项栏，测量 定类变量的关系强度。 包括四个值，选择 其中的一个，就会输出相应 的值
一个定类(或定序)，一个定距
测量定序以上层次变量 之间的相关系数
定序变量 选项栏
3.单击继续，回到上一级对话框 4.单击确定，在输出结果窗口看到结果
实际操作
3.假设检验：Z检验和t检验
研究假设 H1:总体中G>0(或<0或≠0）（即 相关）
虚无假设：H0:总体中G=0（即不相关）
在Z检验中，当研究假设 H1是G>0（或 <0 ），采用一端检验； H1 是G≠0时，采 用两端检验。
第九讲 双变量的统计分析(相关分析)
Y
E1
右图红色表示E1-E2，
PRE值的意义
1、PRE的值在[0，1] 2、E2=0，则PRE=1，x与y是全相关，用x解
释y时不会产生误差 3、E1=E2，则PRE=0，x与y是无相关，用x来
预测y时产生的误差等于不用x来预测y时的 误差 4、如PRE=0.8，表示用x预测y可以减少80% 的误差，也反映了两者的相关程度颇高；如 果PRE=0.08，则表示只能减少8%的误差， 即x对y的影响甚小，需要寻找其他的变量解 释或预测y
第三.变量x与变量Y的变化不会受第三个变量 的影响,也就是说两个变量的关系不是某种虚 假的或表面的关系,而是实际存在的关系.
（4）相关的类型
相关关系是一种数量关系上不很严格的相互依 存关系。
如果这种关系近似地表现为一条直线，就称为 直线相关，又称线性相关；
如果这个关系近似地表现为一条曲线，则称为 曲线相关，又称非线性相关。
2n (Mx M y )
My=Y变项的众数次数 Mx=X变项的众数次数 mx=Y变项的每个值（类别）之下X变项的众数次数 my=X变项的每个值（类别）之下Y变项的众数次数 n=全部个案数
例：青年的教育期望与父母的教育期望
mx my (M x M y )
2n (M x M y )
三、变量的测量层次与相关测量法
变量之间的关系 定类变量—定类变量 定序变量—定序变量 定距变量—定距变量 定类变量—定序变量 定类变量—定距变量 定序变量—定距变量
测量法是什么？
（一）两个定类变量：Lambda，tau-y
1、Lambda(又叫葛特曼预测系数)
基本逻辑：用一个定类变量的值来预测另一个 定类变量的值时，如果以众数作为测量的准 则，可以减少多少误差。
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r2 为0.76，表示用工龄来预测工人工资等级 时候，可以削减76%的误差。
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假设检验：F检验或t检验
研究假设 H1:r≠0（即相关） 虚无假设：H0:r=0（即不相关）
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（四）定类与定距变量（或定序与定距）：相关比 率（E2）
1. E2 ,相关比率，又称eta平方系数，根据自 变量的每个值来预测因变量的均值，取值范围0-1， 具有消减误差比例的意义。
值来预测另一个变量的值，可以减少多少误差。 2.λ值介于0-1间，0表示不相关，1表示全相关，数值
越大，相关程度越强。 3. λ测量有两种测量形式 对称形式：即两个变量的关系是对称的，不分自变量
和因变量（两个变量可能相互影响），如家长的教育期望 和子女的教育期望。
非对称形式：即一个是自变量X，一个是因变量Y,X影 响Y，但Y不影响X。
2.非对称测量
3.相关比率开方后，得到相关系数E,是相关系 数，没有负值。
如性别与学生的英语成绩之间的相关比率E2是 0.17，表示以性别预测学生的英语成绩，可以减 少17%的误差，性别和英语成绩间的相关系数是 0.41.
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3.假设检验：F检验或t检验
如性别和英语成绩
研究假设 H1:μ1≠μ2（相关,即男女生的
英语平均成绩不同）
虚无假设： H0:μ1=μ2 （即不相关，即
男女平均成绩相同）
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几种主要相关测量法及检验法
变量测量层次
定类-定类 定类-定序 定序-定序 定类-定距 定序-定距 定距-定距
相关测量法
λ G
E2
r
假设检验法
卡方检验 Z检验或t检验
F检验或t检验
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三、相关测量和检验的spss应用
平（近似值sig.）为0.000.
“职业类别因变量”表示职业类别为因变量时候的λ值（0.04），即以性别
预测职业。
“被调查者性别因变量”表示性别为因变量时候的λ值（0.233）。
研究者根据统计的需要决定采取对称测量还是非对称测量。
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3.定序和定序：G测量（对称测量）和t检验 职业和生活
二者正相关，相互预测可以减少23.85%的误差比例。 T值为5.442，对应的sig.为P=.000<0.01,表示总体中二者相关。
P=0.916>0.05, 表示总体中二 者不相关。
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对称测量和非对称测量的λ值均为0，说明二者不相关。
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2.定类和定序：性别和职业
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“对称的”表示两个变量对称测量的λ值（0.116），即以两个变量相互预
测，可以削减11.6%的误差。标准差为0.015，T值为7.031，显著性检验水
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双变量统计及spss应用
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一、交互分类和X2检验
（一） X2检验的作用
（二） X2检验的基本假定和原假设
1.基本假定
（1）样本用随机方法取得
（2）两个变量是定类变量；或一个定类，一个 定序。
2. 关于总体的情况，X2检验的研究假设（ 和原假设（H0即虚无假设）分别为：
研究假设 H1 ：X与Y相关（总体中）
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将自变量放入列
放控制变量，可以 放1个，也可以放 多个
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3）选择统计量
卡方：对行变量和列变量的独立性进行 卡方检验
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4）其它选择默认项 例子：性别和生活
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• 自己选择几个定类变量操作下。
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二、相关测量法及检验
（一）两个定类变量（或定类与定序）：λ 1.基本原理：如果两个定类变量相关，以一个变量的
SPSS提供了多种相关测量和检验的过程 1.在分析菜单下：描述统计——交叉表
2.在分析菜单下：相关分析，有三个子命令。
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（一）交叉表中的两变量相关分析
1.打开数据，依次单击分析-描述统计-交叉表 2.统计值选项中，选择相关测量法。
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用于检验交互分类表中， 行变量和列变量是否独立
原假设 H0 ：X与Y不相关（总体中）
H1）
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（三） X2检验的步骤
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（四）交互分类与X2检验的spss应用 1.进行交互分类的基本过程 1）打开交互分类对话框
单击分析育
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源变量
放入此框的变量 在交互分类表中 以行的形式出现 一般将因变量放入此处。
在Z检验中，当研究假设 H1是G>0（或 <0 ），采用一端检验； H1 是G≠0时，采 用两端检验。
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（三）两个定距变量：r(皮尔逊积矩相关系数)
1. r系数分析对称关系 2. r2,称为决定系数，能够消减误差比例。
如工人的工龄和工资等级的r为0.81，表示二 者之间具有较强的正向相关关系，即工龄越长，
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如性别和就业取向间的相关系数λ是0.27， 用性别预测青年的就业取向，可以削减 27%的比例。
4.假设检验： X2检验
研究假设 H1:X与Y相关 虚无假设：H0:X与Y不相关
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（二）两个定序变量：Gamma(通常用G表示) 1.G系数适合于分析对称关系 2.值在-1—1之间，即表示相关的程度，也表
示相关的方向，并且具有消减比例误差的意义。
如青年的学历水平和工资等级之间的G为0.28， 表示正相关，以一个变量的相对等级来预测另一 个变量时，可以削减28%的比例误差。
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3.假设检验：Z检验和t检验
研究假设 H1:总体中G>0(或<0或≠0）（即 相关）
虚无假设：H0:总体中G=0（即不相关）
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4.定类与定距：E2 （非对称测量）和t检验
性别与教育年限
当教育年限为因变量时，E值为0.1，表示性别与教育年限 间的相关系数为0.1
t检验：比较均值——单样本T检验
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5.定序与定距：E2 和t检验
职业与声望
职业和声望的相关系数为0.753 t检验，比较均值——单样本t检验
定类变量选项栏，测量 定类变量的关系强度。 包括四个值，选择 其中的一个，就会输出相应 的值
一个定类(或定序)，一个定距
测量定序以上层次变量 之间的相关系数
定序变量 选项栏
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3.单击继续，回到上一级对话框 4.单击确定，在输出结果窗口看到结果
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实际操作
• 1.定类和定类（定类和定序） λ（对称和非 对称）和卡方检验 性别和地区