[管理学]spss的相关分析

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1、双变量关系描述统计——相关分析与检验双变量的关系——有关与无关寻找变量间的关系是科学研究的首要目的。变量间的关系最简单的划分即:有关与无关。在统计学上，我们通常这样判断变量之间是否有关：如果一个变量的取值发生变化，另外一个变量的取值也相应发生变化，则这两个变量有关。如果一个变量的变化不引起另一个变量的变化则二者无关。性别与四级英语考试通过率的相关统计表述：统计结果显示，当性别取值不同时，通过率变量的取值并未发生变化，因此性别与考试通过率无关。自变量的不同取值在因变量上无差异，两变量无关。自变量

2、的不同取值在因变量上有差异，两变量有关。表述：统计结果显示，当性别取值不同时，收入变量的取值发生了变化，因此性别与月收入有关。自变量因变量双变量关系的统计类型双变量的关系——关系强度测量变量关系强度的含义:指两个变量相关程度的高低。统计学中是以准实验的思想来分析变量相关的。通常从以下的角度分析：A）两变量是否相互独立。B）两变量是否有共变趋势。C）一变量的变化多大程度上能由另一变量的变化来解释。双变量关系强度测量的主要指标双变量的关系——关系的性质直线相关与曲线相关正相关与负相关完全相关与完

3、全不相关相关分析可采用相关分析和非参数相关分析过程。可选择计算积距相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数。检验的假设为相关系数为0。可选择是单尾检验还是双尾检验。一、相关分析——Correlate菜单相关分析用于描述两个变量间联系的密切程度，其特点是变量不分主次，被置于同等的地位。在Analyze的下拉菜单Correlate命令项中有三个相关分析功能子命令Bivariate过程、Partial过程、Distances过程，分别对应着相关分析、偏相关分析和相似性测度的三个

4、spss过程。简单相关分析Bivariate过程用于进行两个或多个变量间的相关分析，如为多个变量，给出两两相关的分析结果。Partial过程，当进行相关分析的两个变量的取值都受到其他变量的影响时，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数。Distances过程用于对同一变量各观察单位间的数值或各个不同变量间进行相似性或不相似性分析一般不单独使用，而作为因子分析等的预分析。二、Bivariate相关分析在进行相关分析时，散点图是重要的工具，分析前应先做散点图，以初步

5、确定两个变量间是否存在相关趋势，该趋势是否为直线趋势，以及数据中是否存在异常点。否则可能的出错误结论。Bivariate相关分析的步骤：输入数据后，依次单击Analyze—Correlate—Bivariate，打开BivariateCorrelations对话框如图5－1图5－1BivariateCorrelations对话框不清楚变量之间是正相关还是负相关时选择此项。清楚变量之间是正相关还是负相关时可选择此项。计算积距相关系数，连续性变量才可采用。计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量

6、或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。在输出结果中，相关系数的右上角上有“＊”则表示显著性水平为0.05；右上角上有“＊＊”则表示显著性水平为0.01。见图5－2图5－2Optins对话框对每一个变量输出均值、标准差和无缺省值的观测数。对每一个变量输出交叉距阵和协方差距阵。计算某个统计量时，在这一对变量中排除有缺省值的观测值。对于任何分析，有缺省值的观测值都会被排除。观测号12345678910体重（克）83726990

7、909590917570鸡冠重（毫克）564218845610790683148连续变量相关分析实例数据表相关分析实例1、连续变量的相关分析实例十只小鸡的体重与鸡冠的数据如表所示（数据文件：小鸡（相关）.sav）：分析步骤1）输入数据，依次单击Analyze—Correlate—Bivariate，打开BivariateCorrelations对话框2）选择weight和coronary变量进入Variables框中。3）在CorrelationCoefficients栏内选择Pearson。4

8、）在TestofSignificance栏选择Two-tailed。5）选择Flagsignificantcorrelation。6）单击Options按钮，选择Meanandstandarddeviations、Cross-productdeviationsandcovariances、Excludecasespairise选项。7）单击OK完成。描述性统计量表，如下：从表中可看出，变量weight的均值为82.50，标准差为10.01，观测数为10；变量coronaryt的均值为60.00，