2021年SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

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1、SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤选题：对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。实验目的：

2、精.

3、品.任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分析

4、可.

5、编.

6、辑.

7、学.

8、习.可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），

9、资.

10、料.*

11、以判断两个变量之间相互关系的密切程度。*

12、*

13、*实验变量：

14、

15、欢.

16、迎.

17、下.编号Number，身高height（cm），体重weight（kg）

18、载.原始数据：实验Numberheightweight方15160.5471135.132法：16153.04

19、72139.930皮17147.6413163.64618157.5434146.53419155.145尔逊5156.23720160.5386156.43621143.032相关7167.84222149.4348149.73123160.8409145.033分析24159.03910148.53725158.23811165.550法26150.03612135.02827144.53513153.341软28154.64014152.032件：29156.532spss19.0操作过程与结果分析：第一步：导入Excel数据文件???1.?opendatadocument——opend

20、ata——open；2.Openingexceldatasource——OK.第1页，共3页第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性1.在最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate?，首先使用Pearson，two-tailed，勾选flagsignificantcorrelations进入如下界面：2.点击右侧options，勾选Statistics，默认MissingValues，点击Continue输出结果：图为基本的描述性统计量的输DescriptiveStatistics出表格，其中身高的均值（mean）为MeanStd.Deviatio

21、nN

22、精.152.576cm、标准差（standard

23、品.

24、可.身高（cm）152.5768.362229

25、编.deviation）为8.3622、样本容量

26、辑.体重(kg)37.655.74629

27、学.

28、习.

29、资.（numberofcases）为29；体重的

30、料.*

31、均值为37.65kg、标准差为5.746、样本容量为29。两者的平均值和标准差值*

32、*得差距不显着。

33、*

34、图为相关分

35、欢.

36、迎.Correlations

37、下.

38、载.身高（cm）体重(kg)析结果表，从表中**身高（cm）PearsonCorrelation1.719可以看出体重和Sig.(2-tailed).000身高之间的皮

39、尔SumofSquaresand1957.953967.816Cross-products逊相关系数为Covariance69.92734.565N29290.719，即

40、r

41、=0.719，**体重(kg)PearsonCorrelation.7191表示体重与身高Sig.(2-tailed).000SumofSquaresand967.816924.312呈正相关关系，且Cross-products两变量是显着相Covariance34.56533.011N2929关的。另外，两者**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).之间不相

42、关的双侧检验值为0.000，图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为0.01以下，认为标记的相关系数是显着的，验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结论：学生的体重与身高存在显着的正相关性，当体重越高时，身高也越高。第三步：画散点图：选中Graphs——LegacyDialogs——Scatter/dot——第2页，共3页Simplescatter——define.得到散点图，如下图：

43、精.

44、品.

45、可.

46、编.

47、辑.

48、学.

49、习.

50、资.

51、料.*

52、*

53、*

54、*

55、

56、欢.

57、迎.

58、下.

59、载.第3页，共3页