相关，回归分析的spss实现

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1、如何运用SPSS进行相关分析对变量之间的相关关系进行分析（Correlate），包括简单相关分析（Bivariate）和偏相关分析（Partial）。SPSS将自动计算相关系数、t统计量的观测值和对应的概率p值。简单相关分析步骤如下：特别注意，对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量。两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，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。对

2、于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Spearman相关系数的计算公式中的x和y用相应的秩次代替。Kendall‘stau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；偏相关分析可选择[Analyze]=>[Correlate]=>[Partial]Spss中具体步骤如下：数据准备：来自历年河南统计年鉴年份化肥施用量折纯量d万吨粮食产量d万吨1986148.732545.71987

3、135.582948.41988150.5726631989184.253149.41990213.183303.71991239.73010.31992251.13109.6199328836391994292.473253.81995322.23466.51996345.33839.91997355.33894.71998382.84009.61999399.94253.32000419.54101.52001441.74119.92002468.842102003467.93569.52004493.242602005518.14582文件保存为e

4、xcel格式，文件名《相关分析数据》如何运用SPSS进行回归分析多元回归分析的分析步骤（一）假设和建立回归模型（二）估计回归系数，确定回归方程（三）方程的显著性检验1、对回归方程进行检验2、对回归系数进行检验（四）利用方程预测逐步回归的分析步骤（一）问题的提出——回归方程优化此时，较好的方法就是用逐步回归分析方法来进行回归方程的优化分析。（二）问题的求解——逐步回归（三）逐步回归检验标准应用SPSS软件进行回归分析的步骤（一）引入数据鼠标点击这里(二)(三)多元线性回归结果解读大逐步回归求解及结果解读1、人均面积2、其他八个变量3、选取Stepwise4

5、、点OK曲线估计与散点图的画法