SPSS教程之相关分析

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1、第七章相关分析第一节BivariateCorrelations过程7.1.1主要功能7.1.2实例操作第二节PartialCorrelations过程7.2.1主要功能7.2.2实例操作第三节DistancesCorrelations过程7.3.1主要功能7.3.2实例操作任何事物的存在都不是孤立的而是相互联系、相互制约的。在医学领域中身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来这个过程就是相关分析。值得注意事物之间有相关不一定是因果关系也可能仅是伴随关系。但如果事物之间有因果关系则两者必

2、然相关。SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate选项完成的。第一节Bivariate过程7.1.1主要功能调用此过程可对变量进行相关关系的分析计算有关的统计指标以判断变量之间相互关系的密切程度。调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变量但系统输出的是变量间两两相关的相关系数。返回目录返回全书目录7.1.2实例操作例7-1某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量1000ppm如下试作发硒与血硒的相关分析。编号发硒血硒1234第七章相关分析第一节BivariateCorrelations过程7.1.1主要功能7.1.2实例操

3、作第二节PartialCorrelations过程7.2.1主要功能7.2.2实例操作第三节DistancesCorrelations过程7.3.1主要功能7.3.2实例操作任何事物的存在都不是孤立的而是相互联系、相互制约的。在医学领域中身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来这个过程就是相关分析。值得注意事物之间有相关不一定是因果关系也可能仅是伴随关系。但如果事物之间有因果关系则两者必然相关。SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate选项完成的。第一节Bi

4、variate过程7.1.1主要功能调用此过程可对变量进行相关关系的分析计算有关的统计指标以判断变量之间相互关系的密切程度。调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变量但系统输出的是变量间两两相关的相关系数。返回目录返回全书目录7.1.2实例操作例7-1某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量1000ppm如下试作发硒与血硒的相关分析。编号发硒血硒1234567891074668869917366965873131013111697145107.1.2.1数据准备激活数据管理窗口定义变量名发硒为X血硒为Y按顺序输入相应数值建立数据库图7.1。图7.1原

5、始数据的输入7.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选Correlate中的Bivariate...命令项弹出BivariateCorrelation对话框图7.2。在对话框左侧的变量列表中选x、y点击钮使之进入Variables框再在CorrelationCoefficients框中选择相关系数的类型共有三种Pearson为通常所指的相关系数rKendell’stau-b为非参数资料的相关系数Spearman为非正态分布资料的Pearson相关系数替代值本例选用Pearson项在TestofSignificance框中可选相关系数的单侧One-

6、tailed或双侧Two-tailed检验本例选双侧检验。图7.2相关分析对话框点击Options...钮弹出BivariateCorrelation:Options对话框图7.3可选有关统计项目。本例要求输出X、Y的均数与标准差以及XY交叉乘积的标准差与协方差故选Meansandstandarddeviations和Cross-productdeviationsandcovariances项而后点击Continue钮返回BivariateCorrelation对话框再点击OK钮即可。图7.3相关分析统计对话框7.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如

7、下统计数据变量X、Y的例数、均数与标准差变量X、Y交叉乘积的例数、标准差与协方差XY两两对应的相关系数及其双侧检验的概率本例r0.8715P0.001。VariableCasesMeanStdDevX1075.400012.2945Y1010.80003.3267VariablesCasesCross-ProdDevVariance-CovarXY10320.800035.6444XYX1.0000.87151010P.P.001Y.87151.00001010P.001P.Coefficient/Cases/2-tailedSignificance.is

8、printedifacoefficientcannotbecomp