SPSS相关分析报告实验报告材料

《SPSS相关分析报告实验报告材料》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、实用文档本科教学实验报告（实验）课程名称：数据分析技术系列实验文案大全实用文档实验报告学生姓名：一、实验室名称：二、实验项目名称：相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。四、实验目的理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相

2、关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。五、实验内容及步骤实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。文案大全实用文档1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。Step1.操作为AnalyzeDescriptiveStatisticsCrosstabsStep2.将性别（Gender）和收入（Cur

3、rentSalary）分别移入Rows列表框和Columns列表框。文案大全实用文档Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。文案大全实用文档2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。Step1.用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs/LegacyDialogs/Scatter,选择SimpleScatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。文案大全实用文档散点图结果如图示，二者存在

4、线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能继续进行下一步分析。因此,在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重要的。文案大全实用文档Step2.两变量相关分析，操作为Analyze/Correlate/Bivariate，选择Kendall和Spearman相关系数。六、实验器材（设备、元器件）：计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张七、实验数据及结果分析1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。卡方检验结果为卡方检验值df渐进Sig.(双侧)Pearson卡方290.785a220.001似然比390.179220.000有效案例中的N474文案大全实用文档a.440单元格(99.5%)的期望计数

5、少于5。最小期望计数为.46。显著性水平为0.001，即至少有99.99%的把握认为性别和工资之间存在显著的相关系。2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。相关系数EducationalLevel(years)CurrentSalaryKendall的tau_bEducationalLevel(years)相关系数1.000.554**Sig.（双侧）..000N474474CurrentSalary相关系数.554**1.000Sig.（双侧）.000.N474474Spearman的rhoEducationalLevel(years)相关系数1.000.688**Sig.（双侧）.

6、.000N474474CurrentSalary相关系数.688**1.000Sig.（双侧）.000.N474474**.在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的。Kendall和Spearman相关系数分别为0.554和0.688，所以可以认为教育程度和工资正相关。八、实验结论SPSS在数据分析方面提供了强大的能力，可以快速地进行相关分析，重点在于分清连续变量、定序变量、定类变量，以及与其联系的相关系数。文案大全实用文档九、总结及心得体会Spss有着强大的相关分析功能，在使用spss的同时一定要与统计学的理论联系在一起，理清每种统计方法的内在含义。十、对本实验过程及方法、手段的改进

7、建议分清连续变量、定序变量、定类变量是进行相关分析的基础，要牢记与每种变量相匹配的相关系数。文案大全