spss上机——相关分析与偏相关分析

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1、多元回归与结构方程模型简单相关分析通过相关系数，分析两个变量之间的相关度比较AVE的平方根与相关系数，来分析区分效度据说ave的平方，和因子分析里报告的那个东西是一样的。偏相关分析偏相关分析在CMV分析里的应用探索性因子分析（选学）主要用在量表开发Outline概念模型如下利用数据“SPSS上机数据”进行如下操作报告各变量间的（简单/零重/pearsn）相关系数结合AVE的平方根值、相关系数值分析因子的区分效度采用偏相关法分析CMV与采用Harman单因素法分析出的CMV的结果进行对比团队创新团队效率定义：衡量变量之间线性相关程度的强弱并用适当

2、的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析函数关系统计关系一个变量的值不能由另外一个变量的值唯一确定分析方法散点图相关系数r——Pearson（皮尔森）相关系数相关分析相关系数的直观意义相关系数r度量了变量X和Y之间相互联系的程度相关分析针对变量/潜变量/因子层面，而非题项层面首先，需要把题项取均值得出潜变量得分TIPsSPSS实施结合AVE的平方根定义：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，只分析另两个变量之间相关程度的过程。净相关关系偏相关分析X1X2X3简单相关系数显著的在偏相关情况下仍然显著则CMV不严重否则严重偏相关

3、分析在CMV中的应用偏相关法步骤一：用因子分析，针对所有潜变量的题项，提出一个公因子，并将改因子的值保存为变量步骤二：控制公因子，进行潜变量间的偏相关分析生成因子（对潜变量的题项取均值）步骤三：对比控制了公因子前后，因子间的相关关系显著性的变化偏相关法注意：此处为潜变量，而非？？利用数据“SPSS上机练习数据”进行如下操作报告各变量间的相关系数结合AVE的平方根值、相关系数值分析因子的区分效度采用偏相关法分析CMV与采用Harman单因素法分析出的CMV的结果进行对比练习2传统性组织公民行为工作绩效用spss进行探索性因子分析利用数据“SPSS

4、上机练习数据”进行如下操作对以上3个潜变量的所有题项，进行探索性因子分析，并分析结果。练习3（可不交作业）传统性组织公民行为工作绩效