SPSS直线回归与相关分析

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1、相关分析与回归模型的建立与分析1相关分析在SPSS中，可以通过Analyze菜单进行相关分析（Correlate），Correlate菜单如图所示。2简单相关分析两个变量之间的相关关系称简单相关关系。有两种方法可以反映简单相关关系。一是通过散点图直观地显示变量之间关系，二是通过相关系数准确地反映两变量的关系程度。散点图data05-RE_01.savSPSS软件的绘图命令集中在Graphs菜单。单击GraphsScatter,打开Scatterplot散点图对话框，如图所示。然后选择需要的散点图，图中的四个选项依次是：Simple

2、简单散点图Matrix矩阵散点图Overlay重叠散点图3-D三维散点图3如果只考虑两个变量，可选择简单的散点图Simple，然后点击Define，打开SimpleScatterplot对话框,如图所示。4从散点图中可以粗略地看出，两个变量之间有强正相关的线性关系。5简单相关分析操作简单相关分析是指两个变量之间的相关分析，主要是指对两变量之间的线性相关程度作出定量分析。两变量的相关分析过程，具体操作如下：1、打开数据库data05-RE_01.sav后，单击AnalyzeCorrelateBivariate打开Bivariate

3、对话框，见图所示。62、从左边的变量框中选择需要考察的两个变量进入Variables框内，从CorrelationCoefficients栏内选择相关系数的种类，有Pearson相关系数，Kendall′s一致性系数和Spearman等级相关系数。从检验栏内选择检验方式，有双尾检验和单尾检验两种。CorrelationCoefficients复选框组。此框中有三种相关系数，可选择需要计算的相分析指标。Pearson调用Correlation过程计算连续变量或是等间隔测度的变量间的相关系数r（系统默认设置）Kendall'stau－b

4、计算Kendall‘s等级相关系数。这是一个用于反映分类变量一致性的指标，只能在两个变量均属于有序分类时使用。Spearman计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关）73、单击Options按纽，选择输出项和缺失值的处理方式。本例中选择输出基本统计描述，见图所示。Meansandstandarddeviations计算各变量的平均值与标准差Cross-productdeviationsandcovariances计算各变量的离均差平方和及协方差84、单击OK，可以得到相关分析的结果。从下表可以得到两个变量的基

5、本统计描述，从表(b)中可以得到相关系数及对相关系数的检验结果，由于尾概率都小于0.01，故说明两变量之间存在着显著的线性相关性。9偏相关分析简单相关关系只反映两个变量之间的关系，但如果因变量受到多个因素的影响时，因变量与某一自变量之间的简单相关关系显然受到其它相关因素的影响，不能真实地反映二者之间的关系，所以需要考察在其它因素的影响剔除后二者之间的相关程度，即偏相关分析。例2：为了考察火柴销售量的影响因素，选择煤气户数、卷烟销量、蚊香销量、打火石销量作为影响因素，得数据表。试求火柴销售量与煤气户数的偏相关系数.10表火柴销量及影响

6、因素表火柴销售量煤气户数卷烟销量蚊香销量打火石销量年份（万件）（万户）（百箱）（十万盒）（百万粒）6823.6925.6823.610.14.186924.125.7723.4213.312.437022.7425.8822.099.496.57117.8427.4321.4311.0925.787218.2729.9524.9614.4828.167320.2933.5328.3716.9724.267422.6137.3142.5720.1630.187526.7141.1645.1626.3917.087631.1945.73

7、52.4627.047.397730.550.5945.323.083.887829.6358.8246.824.4610.537929.6965.2851.1133.8220.098029.2571.2553.2933.5721.228131.0573.3755.3639.5912.638232.2876.685448.4911.1711根据数据表建立数据文件data05-RE_02.SAV，求解火柴销售量与煤气户数的偏相关系数具体操作如下：1、首先打开数据文件，单击AnalyzeCorrelatePartial，打开Part

8、ialCorrelations对话框，见图所示。122、从左边框内选择要考察的两个变量进入Variables框内，其它客观存在的变量作为控制变量进入Controllingfor框内，如本例中考察煤气户数与火柴销量的偏相关系数进入Var