(完整版)SPSS双变量相关性分析

spss 关联分析

偏相关分析
剔除带有缺失值的所有个案。仅剔除当前分析的两个变量值是缺失值的个案。
距离分析
基本概念：
距离分析是对观测量之间或变量之间相似或不相似的成都的一种测度，是计算一对变量之间或一对管测量之间的广义的距离。这些相似性或者距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析聚类分析等。距离分析过程中，主要利用变量间的相似性测度和不相似性测度度量两者之间的关系。
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。是对变量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对变量之间的广义的距离，以便用于其他分析过程，如聚类分析。
双变量分析
Pearson简单相关系数：连续变量、正态分布、线性关系、成对数据、样本容量大于30 Spearman等级相关系数：原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些，但统计效能要低一些。 Kendall's tau-b相关系数:适用于两个分类变量均为有序分类的情况。
距离分析
不相似性测度：
对定距型变量间距离描述的统计量，主要有欧氏距离（Euclidean distance ）、平方欧式距离（Squared Euclidean distance )、契比雪夫距离（Chebychev）、Block距离（Block）、闵可夫斯基距离（Minkowski）等。对定序型变量之间距离的描述，主要有卡方相似测度（Chi-Square measure）和Phi方不相似测度（Phi-Square measure）两种。对二值（只有两种取值）变量之间的距离描述，主要有欧式距离（Euclidean distance）、平方欧式距离（Squared Euclidean distance ) 和Lance and Williams不相似性测度（Lance and Williams）等。

(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。

SPSS相关分析案例讲解

相关分析一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。

相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。

①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。

②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。

③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。

如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。

如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。

④3.0<r ，称为微弱相关、5.03.0<≤r ，称为低度相关、8.05.0<≤r ，称为显著（中度）相关、18.0<≤r ，称为高度相关⑤r 值很小，说明X 与Y 之间没有线性相关关系，但并不意味着X 与Y 之间没有其它关系，如很强的非线性关系。

⑥直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系，若要衡量非线性相关时，一般应采用相关指数R 。

2．常用的简单相关系数（1）皮尔逊（Pearson ）相关系数皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数，1890年由英国统计学家卡尔•皮尔逊提出。

定距变量之间的相关关系测量常用Pearson 系数法。

计算公式如下：∑∑∑===----=ni ni i ini i iy y x xy y x xr 11221)()())(( （1）（1）式是样本的相关系数。

计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势；样本容量30≥n 。

（2）斯皮尔曼（Spearman ）等级相关系数Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性相关程度的指标。

当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间的关系密切程度。

它是根据数据的秩而不是原始数据来计算相关系数的，其计算过程包括：对连续数据的排秩、对离散数据的排序，利用每对数据等级的差额及差额平方，通过公式计算得到相关系数。

spss 双变量回归与相关

（三）曲线拟合
例3 以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子CRF（nmol/L）刺激离体培养的大鼠垂体前叶细胞，监测其垂体合成分泌肾上腺皮质激素 ACTH的量（pmol/L）。根据表3中得的5对数据建立CRF-ACTH工作曲线。
1.建立数据文件同前
表3 标准CRF刺激大鼠垂体前叶细胞分泌ACTH测定结果
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
操作提示 Predicted Values Unstandardized Standardized Adjusted S.E of mean predictions Residuals Unstandardized Standardized Studentized Delected Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval: 设置预测值选项应变量原始预测值标准化后的预测值，预测值的均数为 0，标准差为 1 不考虑当前记录，当前模型对该记录应变量的预测值预测值的标准差设置残差选项，用于模型诊断原始残差标准化后的残差，均数为 0，标准差为 1 采用 t 变换产生的残差，即学生化残差不考虑当前记录，当前模型对该记录应变量的预测值对观察值的原始残差，即剔除残差，可发现可疑的强影响点学生化剔除残差设置预测区间条件均数的置信区间个体 y 值的容许区间设置置信度，默认 95%
2015年10月11日星期日9时53分45秒
操作提示 Distances Mahalanobis Cook’s Leverage values Influence Statistics DfBeta(s) Standardized DfBeta(s) DfFit Standardized DfFit Covariance ratio Save to new file Coefficient statistics Produces all partial plots 设置测量数据点离拟合模型的距离指标马哈拉诺夫距离，所示的是观察值距样本平均值的距离表示不考虑该记录，模型残差发生的变化。若 Cook’s 距离大于 1，该记录可能为影响点杠杆值。测量数据点的影响强度，若值大于 2*P/N（P 为变量数，N 为样本含量），该记录可能为影响点设置诊断影响点的统计量选项 Difference in Beta 的缩写，表示不考虑该观察值后回归系数的变化值标准化的 DfBeta ，当它大于 2/Sqrt(N) 时，该点可能是强影响点 Difference in fit value 的缩写，表示不考虑该观察值后预测值的变化值标准化的 DfFit 值，当它大于 2/Sqrt(N) 时，该点可能是强影响点在多重回归中表示不考虑该观察值后协方差矩阵与含该观察值协方差矩阵的比率。它的绝对值大于 3*P/N 时，该点可能为强影响点保存结果到新文件，默认在当前数据集中生成新的变量可以将新变量存到新的 SPSS 数据文件中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）”。

使用SPSS进行相关分析

使用SPSS进行相关分析
介绍
SPSS是一种广泛使用的统计分析软件，可以帮助分析者完成复杂的数据分析
任务。

在这篇文档中，我们将介绍如何使用SPSS进行相关分析。

相关分析是一种
常用的统计分析方法，用于确定两个或更多变量之间的关系。

通过相关分析，我们可以识别出变量之间的相互依赖性，从而更好地理解数据。

本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析，并且提供一些实践中可能遇到的问
题及相应的解决方案。

相关分析的基本概念
在进行相关分析之前，我们需要了解一些基本概念。

相关系数
相关系数是指两个变量之间的关系的统计测量量。

它的取值范围在-1到1之间。

相关系数为正数时，表示变量之间存在正相关关系；相关系数为负数时，表示变量之间存在负相关关系；相关系数为0时，表示变量之间不存在线性关系。

通常使
用皮尔逊相关系数来衡量两个连续变量之间的线性相关程度。

相关分析的假设
进行相关分析时，需要尝试验证一些假设。

这些假设包括：
•变量满足正态分布。

•两个变量之间的关系是线性的。

•变量的关系是稳定的。

如果这些假设不成立，相应的分析结果可能会产生误导。

使用SPSS进行相关分析
步骤1：导入数据
在进行相关分析之前，需要将数据导入SPSS中。

数据可以从数据库、Excel表
或纯文本文件中导入。

确保数据中包含需要进行相关分析的变量。

步骤2：打开相关分析界面
在SPSS主界面上方的菜单栏中选择。

spss对数据进行相关性分析实验报告

管理统计实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。

二.实验原理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，则相关程度越低。

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。

三、实验内容掌握使用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。

b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate，弹出一个对话窗口。

C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。

从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。

人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。

(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。

读入数据后：A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。

B.点击OK，系统输出结果，如下表。

从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。

第六章相关分析spss-ab

第六章相关分析(Correlation)第一节两个变量的相关分析（Bi-variable Correlations）一、功能对两个变量之间的相关关系进行统计分析。

提供Pearson Correlation，Spearman Correlation，Kendall tau-b correlation等统计方法。

二、操作命令1．Analyze→Correlate→Bivariate Correlations→进入对话框2．从左侧原变量框选一对变量进入右侧Variables框中；3．在Correlation Coefficients栏选择相关分析方法；有3种方法：可复选Pearson积差相关（默认），Kendall’s tau-b等级相关，Spearman等级相关4．在Test of Significance栏，选择显著性水平Two tailed双侧检验（默认），One tailed单侧检验5．选择Flag Significant Correlations，给出显著性标志：“*”表示在.05水平显著，“**”表示在.01水平显著。

6．选择Options按钮，进入对话框，共2栏：（1）Statistics统计量栏（复选）Means and standard deviations：均值和标准差Cross-products deviations and covariances：叉积标准差与协方差。

（2）Missing Values缺失值处理栏Exclude cases pairwise：排除正参与运算的2个变量中是缺失值的观测量，2列变量可能不等；Exclude cases listwise：排除正参与运算的有缺失值的那个变量中的全部观测量。

7．按OK按钮命令语句：CORRELATIONS/V ARIABLES=HIGHT, WEIGHT/PRINT=TWOTAIL NOSIG/STATISTICS DESCRIPTIVES XPROD/MISSING=PAIRWISE第二节偏相关分析(Partial Correlation)一、功能1．功能SPSS提供控制其他因素的影响，而求某两个因素的纯相关系数的统计方法。

SPSS交流——相关分析与相关系数

SPSS交流——相关分析与相关系数2010-06-14 16:20:41| 分类：spss统计| 标签：|字号大中小订阅相关分析是描述两变量间是否有线性关系的分析方法，用相关系数r来描述。

相关关系的特征体现在两个方面，一个是方向（是正相关、负相关还是零相关？），另一个是强度（到底密切的程度有多大）。

如果x,y变化的方向一致，就是正相关，如身高与体重的关系，r>0；负相关：如果x,y变化的方向相反，就是负相关，如吸烟与肺功能的关系，r<0。

一、相关关系的判定ü |r|>0.95 存在显著性相关；ü |r|≥0.8 高度相关；ü 0.5≤|r|<0.8 中度相关；ü 0.3≤|r|<0.5 低度相关；ü |r|<0.3 关系极弱，认为不相关ü r=0无线性相关：。

如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。

二、常用的相关系数2.1 Pearson相关系数亦称积差相关系数（coefficient of product-moment correlation），用r表示样本相关系数，P表示总体相关系数。

它是说明有直线关系的两变量间，相关关系密切程度和相关方向的统计指标。

计算公式：注意事项：ü变量是正态分布，没有奇异值噪音。

所以做相关性分析之前要去除可能的奇异值，而且如果不是正态分布，可以通过取对数来近似获得。

ü另外，对于某些数据样本，考查两个变量之间的相关性，按照某类属性将样本分割，分别考查，或许会获取更有价值的知识。

2.2 Spearman相关系数又称秩相关系数、等级相关系数，或顺序相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，具体是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，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。

Spearman对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。

SPSS相关分析案例讲解要点

相关分析一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。

相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。

①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。

②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。

③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。

如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。

如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。

④3.0<r ，称为微弱相关、5.03.0<≤r ，称为低度相关、8.05.0<≤r ，称为显着（中度）相关、18.0<≤r ，称为高度相关⑤r 值很小，说明X 与Y 之间没有线性相关关系，但并不意味着X 与Y 之间没有其它关系，如很强的非线性关系。

⑥直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系，若要衡量非线性相关时，一般应采用相关指数R 。

2．常用的简单相关系数（1）皮尔逊（Pearson ）相关系数皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数，1890年由英国统计学家卡尔?皮尔逊提出。

定距变量之间的相关关系测量常用Pearson 系数法。

计算公式如下：∑∑∑===----=ni ni i ini i iy y x xy y x xr 11221)()())(( （1）（1）式是样本的相关系数。

计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势；样本容量30≥n 。

（2）斯皮尔曼（Spearman ）等级相关系数Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性相关程度的指标。

当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间的关系密切程度。

它是根据数据的秩而不是原始数据来计算相关系数的，其计算过程包括：对连续数据的排秩、对离散数据的排序，利用每对数据等级的差额及差额平方，通过公式计算得到相关系数。

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。

第八章SPSS的相关分析和线性相关分析

第八章SPSS的相关分析和线性相关分析在统计学中，相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的一种方法。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计软件，可用于进行相关分析和线性相关分析。

本章将介绍如何使用SPSS进行相关分析和线性相关分析，以及如何解释分析结果。

一、相关分析相关分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。

通过相关分析可以确定两个或多个变量之间的关联程度，以及这种关联程度的方向（正相关或负相关）。

在SPSS中进行相关分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，选择“文件”>“打开”>“数据”，选择要进行分析的数据文件，点击“打开”。

2.在菜单栏中选择“分析”>“相关”>“双变量”或“多变量”。

3. 在弹出的对话框中，将变量移动到“变量”框中。

可以选择自定义相关性系数的类型，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。

4.点击“OK”进行相关分析。

5.SPSS将生成一个相关矩阵和一个相关系数表格，展示了变量之间的关联程度。

在进行相关分析时，需要注意以下几点：1.相关系数的取值范围为-1到1，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关性。

2.根据相关系数的取值大小可以判断变量之间的关联程度，一般认为相关系数大于0.7为强相关，0.3到0.7为中等相关，小于0.3为弱相关。

3.相关分析只能判断变量之间是否存在关系，不能确定因果关系。

线性相关分析是一种用于研究两个变量之间线性关系的统计方法。

通过线性相关分析可以确定两个连续变量之间的关联程度，以及这种关联程度的方向（正相关或负相关）。

在SPSS中进行线性相关分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，选择“文件”>“打开”>“数据”，选择要进行分析的数据文件，点击“打开”。

2.在菜单栏中选择“分析”>“相关”>“双变量”。

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在现代科学研究和数据分析中，统计分析是一种非常重要的工具。

而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款专业统计分析软件，由于其强大的数据处理和分析功能，被广泛应用于科学研究、社会调查和市场营销等领域。

本文将以利用SPSS软件分析变量间的相关性为主题，探讨SPSS软件的使用方法及相关性分析在数据分析中的应用。

一、相关性分析概述相关性分析是统计学中重要的方法之一，用于研究两个或多个变量之间的相关关系。

相关性分析可以帮助我们理解变量之间的关联程度和方向，进而确定是否存在一种模式或规律。

在具体应用中，相关性分析通常用于数据挖掘、市场调查、经济预测等领域。

二、SPSS软件的基本操作SPSS软件提供了强大的数据管理和统计分析功能，能够帮助用户对数据进行处理、计算统计指标以及生成报表等操作。

下面我们来介绍SPSS软件的基本操作流程。

1. 导入数据打开SPSS软件后，首先需要导入数据。

用户可以选择从Excel、CSV等文件格式导入数据，也可以直接在软件中输入数据。

2. 变量设置在导入数据后，需要进行变量设置。

SPSS软件根据数据的类型（数值型、字符型等）自动判断变量属性，并且用户可以根据需要进行手动设置。

3. 数据清洗数据清洗是数据分析的重要一步。

SPSS软件提供了多种数据清洗和预处理的功能，可以帮助用户处理缺失值、异常值、重复值等问题。

4. 数据分析在数据清洗完成后，就可以进行相关性分析了。

SPSS软件中的“相关”分析功能可以帮助用户计算变量之间的相关系数，并通过统计检验来判断相关性的显著性。

三、SPSS软件中的相关性分析方法SPSS软件中提供了多种相关性分析方法，包括皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼相关系数（Spearman rank-order correlation coefficient）和判定系数（coefficient of determination）等。

[管理学]spss的相关分析

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三、选择不同的方法(fāngfǎ)计算相关系数
Pearson：双变量正态分布(fēnbù)资料,连续变量 Kendall：资料不服从双变量正态分布(fēnbù) 或
总体分布(fēnbù)未知，等级资料。 Spearman：等级资料。
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四、SPSS操作步骤
第十七页，共35页。
Pearson相关系数距阵
从表中可看出， Pearson相关系数为0.865，即小鸡的体重与鸡冠的相关系数为0.865，这两者之间不相关的双尾检验值为0.001。体重观测值的协方差为100.278，而鸡冠重观测值的协方差为761.556，体重和鸡冠重的协方差为239.111。
第六页，共35页。
双变量关系强度测量的主要(zhǔyào)
指标
定类
定序
定距
定类
卡方类测量卡方类测量 Eta 系数
定序定距
Spearman Spearman 相相关系数关系数
同序 - 异序对测量
Pearson 相关系数
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双变量的关系(guān xì) ——关系的性质 (guān xì)
• Bivariate相关分析的步骤：输入数据后，依
次(yīcì)单击Analyze—Correlate—Bivariate，打开Bivariate Correlations对话框如图5－ 1
第十二页，共35页。
计算积距相关系数，连续性变量才可采用。
图5－1 Bivariate Correlations 对话框
权威主义(zhǔyì)和地位欲评秩
学生 A B C D E F G H I J K L 权威主义 2 6 5 1 10 9 8 3 4 12 7 11

SPSS相关分析报告案例讲解要点

相关分析一、两个变量的相关分析:Bivariate1.相关系数的含义相关分析就是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。

相关系数就是描述相关关系强弱程度与方向的统计量,通常用r 表示。

①相关系数的取值范围在-1与+1之间,即:–1≤r ≤ 1。

②计算结果,若r 为正,则表明两变量为正相关;若r 为负,则表明两变量为负相关。

③相关系数r 的数值越接近于1(–1或+1),表示相关系数越强;越接近于0,表示相关系数越弱。

如果r=1或–1,则表示两个现象完全直线性相关。

如果=0,则表示两个现象完全不相关(不就是直线相关)。

④3.0<r ,称为微弱相关、5.03.0<≤r ,称为低度相关、8.05.0<≤r ,称为显著(中度)相关、18.0<≤r ,称为高度相关⑤r 值很小,说明X 与Y 之间没有线性相关关系,但并不意味着X 与Y 之间没有其它关系,如很强的非线性关系。

⑥直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系,若要衡量非线性相关时,一般应采用相关指数R 。

2.常用的简单相关系数(1)皮尔逊(Pearson)相关系数皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数,1890年由英国统计学家卡尔•皮尔逊提出。

定距变量之间的相关关系测量常用Pearson 系数法。

计算公式如下:∑∑∑===----=n i n i i i n i i i y y x xy y x x r 11221)()())(( (1) (1)式就是样本的相关系数。

计算皮尔逊相关系数的数据要求:变量都就是服从正态分布,相互独立的连续数据;两个变量在散点图上有线性相关趋势;样本容量30≥n 。

(2)斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数Spearman 相关系数又称秩相关系数,就是用来测度两个定序数据之间的线性相关程度的指标。

当两组变量值以等级次序表示时,可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间的关系密切程度。

它就是根据数据的秩而不就是原始数据来计算相关系数的,其计算过程包括:对连续数据的排秩、对离散数据的排序,利用每对数据等级的差额及差额平方,通过公式计算得到相关系数。

《SPSS统计分析案例教程》第七章相关分析

《spss统计分析案例教程》第七章相关分析
2023-11-06
目录
• 相关分析概述 • 描述性相关分析 • 参数相关分析 • 偏相关分析 • 距离相关分析 • 相关分析的注意事项
01
相关分析概述
定义
相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
它探究变量之间的依赖性、关联程度和预测能力。
变量设置
在变量视图中，设置每个变量的类型、标签、值等属性。
执行偏相关分析
在菜单栏中选择“分析”->“回归 ”->“多元”->“偏相关”，进入偏相关分析对话框。
设置自变量和因变量
在偏相关分析对话框中，将需要分析的自变量和因变量拖入相应的区域。
调整选项
根据需要，可以勾选“校正变量” 和“显示非参数检验结果”等选项。
运行分析
点击“确定”按钮，开始偏相关分析，并生成相应的结果。
05
距离相关分析
距离相关系数的概念与计算
距离相关系数概念
距离相关系数是用来度量两个变量之间相似或不相似的一种方法，它基于两个变量值之间的距离来计算。
距离相关系数的取值范围
距离相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关， -1表示完全负相关，0表示无相关。
在弹出的“距离相关”对话框中，将需要分析的变量拖入“变量”框中。
06
相关分析的注意事项
数据质量对相关分析的影响
缺失值处理
数据清洗
数据正态性
在相关分析前，应检查数据中是否存在缺失值。对于缺失值，需要选择合适的处理方法，如插值、删除或使用特定的统计方法来处理。
数据中可能存在异常值、离群点或错误数据，这些数据会影响相关分析的结果。在进行相关分析前，应对数据进行清洗，以消除这些潜在问题。

spss软件相关分析

两变量间相关关系的测量方法在物理类文献中见到判断相关的方法比较单一，不如社会学那么丰富。

尽管有不少相关系数以前并未遇到，但也在整理的过程中同时学习。

下面是自己整理的两变量间相关关系的测量方法。

难免疏漏，请各位加以修正补充。

一、相关关系事物之间的联系大致可以分为两类，一类是确定性关系，变量之间存在着一一对应的关系，即函数关系；另一类是不完全确定的关系，两个变量之间存在着相互依赖、相互影响的关系，却不是严格的一一对应关系，称为相关关系。

相关关系反映的是变量之间是否存在联系亦即联系的程度。

确定性关系与相关关系之间往往无法截然区分，一方面，由于测量误差等随机因素的影响，确定性关系在现实中往往通过相关关系表现出来；另一方面，当人们对客观事物的内部规律了解得更深刻时，相关关系又有可能转化为确定性关系。

二、变量类型依据测量尺度，在社会科学研究中一般将变量分为定类变量、定序变量和定距变量三大类（此外，还有“定比变量”，社会科学研究不作区分）。

它们之间的关系是从定类变量开始，后一个变量比前一个变量的层次高，后一个变量除具有前一个变量的特征外，还具有自己的特点。

定类变量：变量的取值仅仅只有类别属性之分，例如性别，没有大小、优劣之别。

在社会调查研究活动中，凡是涉及到类型划分社会现象均属于定类变量。

定序变量：变量的取值除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别，例如教育程度，态度量度。

凡属于等级或次序上有区别的变量均为定序变量。

定距/定比变量：变量的取值除了具有类别、次序区别之外，还有类别之间、序列之间的标准化距离的变量。

变量的值之间可以比较大小，两个值的差有实际意义。

在对社会现象的调查研究中，凡是可以用固定标准测量的、可以划分出距离的变量，均属于定距变量。

其中，定距/定比变量的区别：定距变量＝0，不表示“没有”，因此这一测量类型所得出的数据在数学运算上只能进行加、减运算，而不能做乘除等运算；定比变量＝0，表示“没有”，即有一个有实际意义的零点（绝对零点），因此，定比变量除了可做加减运算，又能做乘除运算。

SPSS经典教程-SPSS判断两组数据的相关性及结果解释

spss判断两组数据的相关性两组体重数据：先要为数据分组2.0 3000.0 2.0 3700.0 2.0 2900.0 2.0 3200.0 2.0 2950.0 2.0 3100.0 2.0 700.0 2.0 3200.0 2.0 2500.0 2.0 3650.0 2.0 3450.0 2.0 4600.0 2.0 2700.0 2.0 2500.0 2.0 3150.0 2.0 3500.0 2.0 3800.0 2.0 2800.0 2.0 2400.0 2.0 3600.02.0 3200.02.0 1770.02.0 1450.02.0 1700.02.0 3250.02.0 2700.02.0 3000.02.0 2250.02.0 2150.02.0 2450.02.0 1600.02.0 3100.02.0 4050.02.0 4250.02.0 2900.02.0 3250.02.0 3750.02.0 3500.02.0 4100.02.0 3100.02.0 2400.02.0 3250.02.0 2600.02.0 3100.02.0 3400.01.0 2400.01.0 2100.01.0 3000.01.0 2600.01.0 4000.01.0 2200.01.0 1400.01.0 3000.01.0 3200.01.0 3600.01.0 2850.01.0 2850.01.0 3300.0 1.0 3500.0 1.0 3900.0 1.0 3250.0 1.0 3800.0 1.0 2800.0 1.0 3500.01.0 2650.01.0 2350.01.0 1400.01.0 2900.01.0 2550.01.0 2850.01.0 3300.01.0 2250.01.0 2500.0使用命令：spss的t检验：菜单Analyze->Compare Means->Independent-Samples T Test运行结果：经方差齐性检验：F= 0.393 P=0.532，即两方差齐。

(完整版)SPSS双变量相关性分析

spss 关联分析