如何用spss做相关性分析 ? ?|DBQG4NOBE8KM2CR6GZWM83US94ILCFVVBJR9HEPF8WU7ONR4JD5KZ98GXIE5OPT7YGN BN6RT2X2NUI2MCI2E5JPUEYSB ?浏览：20013 ?| ?更新：2014-06-14 10:19 简介 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。 方法步骤 1.选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。
2.从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。 3.为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。 4.打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。
5.然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍 有差异,一般不影响结论。
6.点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为 0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检 验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。
相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。
《信息分析工具》 课程作业 题目SPSS软件大学生兼职情况调查分析 专业信息管理与信息系统班级 1204071 姓名王玉兰学号 120407126 2015 年 6 月 8 日
SPSS软件大学生兼职情况调查分析 摘要：兼职，现已成为大学生活的一部分。为更好的了解具体情况，采用发放调查问卷的形式，调查了同学的兼职情况，问卷涉及大学生家境、兼职原因、兼职寻找途径、兼职与学业的相关性、兼职期间遇到的问题及兼职收获等问题，并采用SPSS技术做统计分析，更准确了解大学生兼职的成因分析，未来趋势等。 关键字：兼职； SPSS分析； t检验；相关性分析 1.实施背景 随着经济的发展，竞争的激烈，就业形式日趋严峻，为了在毕业后能够更好地适应社会，很多在校大学生选择了从事兼职工作，一方面缓解了家庭的经济压力，更重要的是在一定程度上接触了社会，获取了一些工作经验，提高了自己的综合实力。兼职，已成为大学生活的一部分。无论同学们有没有做过兼职，眼下都存在着一条漫漫兼职路。在这条路上，我们该怎么走，走向何方呢？在兼职工作中碰到的困难和挫折可能对部分大学生今后的发展带来一些负面影响。如何更好的做好兼职工作，为以后的生活打好基础，日益成为我们大学生关注的问题。故想进一步了解大学生兼职的具体情况，因此便设计了调查问卷。本次调查共发放45份，收回38份，有效问卷共31份，所以采用小样本的分析方法。为分析方便只选取25份参与统计。在数据输入时，因为定距型数据比较好分析，所以全部选择的是数值型数据。 2.统计数据及分析 2.1描述性统计分析
2.1.1兼职中的性别状况： SPSS频率表： 性别 频率百分比有效百分比累积百分比 有效男1664.064.064.0 女936.036.0100.0 合计25100.0100.0 由上表统计分析可以看出，大学生兼职的总趋势，男生比女生更有可能选择兼职。 2.1.2兼职学生的家庭状况： SPSS统计图表 由此表可以看出大学生兼职中大部分生活水平处于中等，绝对贫困的占少部分，进而可以分析家庭情况与兼职的相关性。 2.1.3相关性分析：
SPSS综合案例运用论文——之探究中国大城市发展的生活水平及其差距 09经51班 09085007 任丹丹
目录 ●案例说明与问题描述 ●分析目的 ●分析思路 ●数据选取 ●案例中使用的SPSS方法 1.描述性分析 2.因子分析 3.聚类分析 ●数据文件的建立 ●SPSS操作步骤 ●结果判读
一·案例说明与问题描述 中国的发展在改哦改革开放以来的发展及其成绩是全世界有目共睹的。各个城市发展也越来越跟上时代和世界的步伐。因此，我们来探究一下中国大部分的省会城市和计划单列市的发展情况。城市生活水平取决于经济的发展，这是基础，还有居民的生产生活状况，因为一切以居民的幸福指数为准，一切视为了人民服务，教育情况，教育关系到一个城市未来。因此，我们从“年底总人口”、“地区生产总值（当年价格）”、“固定资产投资总额”、“城乡居民储蓄年末余额”、“在岗职工平均工资”、“社会商品零售总额”、“货物进出口总额”、“普通高等学校在校学生数”、“医院、卫生院数”、“环境污染治理投资总额”这几个要素去分析探究中国城市的发展以及城市生活水平。 二·分析目的、分析思路与数据选取 本案例的研究目的是分析“年底总人口”、“地区生产总值（当年价格）”、“固定资产投资总额”、“城乡居民储蓄年末余额”、“在岗职工平均工资”、“社会商品零售总额”、“货物进出口总额”、“普通高等学校在校学生数”、“医院、卫生院数”、“环境污染治理投资总额”各变量，从而探究中国部分省会城市和计划单列市的城市生活水平及从中看出中国的大城市发展的大致水平及差异。 分析思路如下：首先利用描述性分析对各变量数据进行基础性描述，以便对中国城市发展整体水平有一个直观的印象，然后利用因子分析提取对城市生活水平影响较为明显的因素，分如析城市生活水平的决定因素。最后利用聚类分析，可以分析中国城市之间的生活水平，了解中国城市发展的差距，分为几类城市。 为更好地了解中国大城市的生活水平，本案例观测了“年底总人口”、“地区生产总值（当年价格）”、“固定资产投资总额”、“城乡居民储蓄年末余额”、“在岗职工平均工资”、“社会商品零售总额”、“货物进出口总额”、“普通高等学校在校学生数”、“医院、卫生院数”、“环境污染治理投资总额”等数据，所有的数据均来自《中国青年》。该案例的原始数据如图。 三·案例中使用的SPSS方法
典型相关分析 典型相关分析（Canonical correlation ）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关，而不是两个变量组个别变量之间的相关。 典型相关与主成分相关有类似，不过主成分考虑的是一组变量，而典型相关考虑的是两组变量间的关系，有学者将规则相关视为双管的主成分分析；因为它主要在寻找一组变量的成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。 典型相关模型的基本假设：两组变量间是线性关系，每对典型变量之间是线性关系，每个典型变量与本组变量之间也是线性关系；典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共线性。典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因变量。 典型相关会找出一组变量的线性组合**=i i j j X a x Y b y =∑∑与 ，称 为典型变量；以使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进 行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。 典型变量的性质 每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关；原来所有变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变量之间的相关，不能代
表两个变量组的相关；各对典型变量构成的多维典型相关，共同代表两组变量间的整体相关。 典型负荷系数和交叉负荷系数 典型负荷系数也称结构相关系数，指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。典型系数隐含着偏相关的意思，而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关，两者有很大区别。 重叠指数 如果一组变量的部分方差可以又另一个变量的方差来解释和预测，就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠，或可由另一变量所解释。将重叠应用到典型相关时，只要简单地将典型相关系数平方（2 CR）,就得到这对典型变量方差的共同比例，代表一个典型变量的方差可有另一个典型变量解释的比例，如果将此比例再乘以典型变量所能解释的本组变量总方差的比例，得到的就是一组变量的方差所能够被另一组变量的典型变量所能解释的比例，即为重叠系数。 例1：CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理案例，有三组变量，分别是公司规模变量两个（资本额，销售额），六个CRM实施程度变量（WEB网站，电子邮件，客服中心，DM 快讯广告Direct mail缩写，无线上网，简讯服务），三个CRM绩效维度（行销绩效，销售绩效，服务绩效）。试对三组变量做典型相关分析。
SPSS 在物理实验数据处理中的应用 ——以单摆测量重力加速度为例 姓 名: 陈宇宽 学 号: 141011503049 学 院: 湖南理工学院 专 业: 信息与计算科学 摘要 结合应用SPSS 处理《用单摆测量重力加速度》实验数据的具体实 例, 介绍了一种新的实验数据处理的方法, 并阐述了用计算机处理物理实验数据 的优越性. 关键词: SPSS; 物理实验; 数据处理 引言 物理是以实验为基础的学科, 实验在物理学习中具有重要作用. 通过实验观察物理现象, 测量物理数据, 从而得到或验证物理规律. 由于物理实验的精确性, 所以物理实验数据的精确度很高, 从而导致处理实验数据非常困难. 结合应用 SPSS 处理《用单摆测量重力加速度》实验数据的具体实例, 使用了一种新的实验数据处理的方法, 计算机处理物理实验数据具有很强的优越性优越性. 1. 具体实例 SPSS 适用于自然科学、社会科学各领域的统计分析. 它使用Windows 的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能, 使用对话框展示出各种功能选择项. 由于它具有强大的图形功能, 使用该软件不但可以得到分析后的数字结果, 还可以得到直观、清晰、漂亮的统计图, 对原始数据形象地作出各种描述. 下面就应用SPSS 处理《用单摆测量重力加速度》实验数据的过程予以介绍, 从中了解用此方法的简便和快捷. 2. 用单摆测量重力加速度实验简介 单摆摆动角度很小(小于5° )时, 其周期 t 、摆长 l 与重力加速度g 之间满足以下的近似关系式: g l t π 2= 则 2 2 4t g l π = 令 k g tt k l t tt g k 2 22 4,,4ππ =?=== 则 其中k 为 l- t t 图的斜率.
目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)
一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：
要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是
s p s s时间序列作业标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
时间序列作业 一、利用软件计算 1、 1974年——1993年间美国历年从欧佩克进口的石油量（以百万桶为单位），数据见文件：美国历年从欧佩克进口的石油量。 A、请计算从欧佩克年石油进口量的3点移动平均值。 B、利用平滑常数α=，计算从欧佩克年石油进口量的指数平滑序列。 C、用移动平均法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 D、用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 A由EXCEL运行知： B由EXCEL运行知：
C由EXCEL进行预测：
1995年的预测为1992-1994的平均数，为1286. D用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 2、 年间美国城市间长途汽车运输公司所创造的总收入，数据见文件：长途汽车运输公司总收入。 A、试对总收入提出一个考虑长期趋势的回归模型。 利用EXCEL做移动平均： B、画出数据的散布图，你能否识别出这一时间序列中的趋势成份。 C、将A中的模型与数据拟合。这个模型对预测收入是否合适 D、预测1993年城市间长途汽车公司的总收入。求出两个95%预测区间。3、 两个城市间的旅馆和汽车旅馆每月的客房出租率数据，令Y t=t月凤凰城的客房出租率。数据见文件： A、对E（Y t）提出一个模型，考虑月份数据可能存在的季节变差。（提示： 考虑带虚拟变量的模型。全年12个月除选做基础水平的月份外，其余各月每月有一个虚拟变量。） B、将A中模型与数据拟合。 C、检验假设：每个月的虚拟变量都是客房出租率的有用的预测变量。（提 示：进行F检验。） D、利用B中拟合过的最小二乘模型以95%预测区间预测凤凰城第三年一月 份的客房出租率。 第一年客房出租率第二年客房出租率 月亚特兰大凤凰城月亚特兰大凤凰城
大学生网络购物情况及影响因素分析 一、研究问题 本文主要的研究问题是大学生网购状况及其部分影响因素。伴随电子商务的发展， 消费者的消费方式发生了巨大变化，网络购物蓬勃发展。大学生网民占网民总体四成左 右，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。可以看到大学生构成了网络购物 的主力军，大学生这一市场成为各大电商竞相争夺的对象。大学生群体成为了众多电子 营销商家的目标群体。作为一个巨大的潜在目标群体，他们的行为方式对于电子商务商 家来说是至关重要的。 从大学生的角度对影响顾客网上购物行为的影响因素进行实证分析，分析出影响大 学生网络购物行为的因素，以求为企业发展大学生市场给出一些有针对性的建议，增强 企业的竞争力。可见，对影响进行大学生网上购物消费行为的因素进行研究是非常有必 要并且非常有意义的。大学生商品价格的关注度更高，在大多数条件都相同的情况下， 平均价格低于市场价格的网上商品更加吸引大学生们的注意，易满足大学生对商品物美 价廉的需求。为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。 二、理论基础 主要采用了散点图、饼图、相关性分析、线性回归分析（一元）等方法解决问题， 而用到的SPSS主要预测模型只有线性回归模型。SPSS主要的预测模型有：指数平滑模型、 ARIMA模型、线性回归模型、非线性回归模型、Logistic回归模型、对数线性模型、广 义线性模型、混合线性模型等。回归分析的基本原理 : 一元线性回归需要满足的条件：ε满足条件：（1）E（ε）=0；（2）D（εi）=σ2；（3）Cov (εi,εj)=0,i≠j ; (4) Cov εi,εj)=0 。条件（1）表示平均干扰为0；条件（2）表示随机干扰项等方差；条件（3）( 表示随机干扰项不存在序列相关；条件（4）表示干扰项与解释变量无关。在假定条件（4） 成立的情况下，随机变量y～N（a+bx，σ2）。一般情况下，ε～N（0，σ2）。多元线性回 归模型必须满足如下的条件：第一、有正确的期望函数。即在线性回归模型中没有遗漏 任何重要的解释变量，也没有包含任何多余的解释变量。第二、被解释变量等于期望函
第四章时间序列分析 由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。因此学习时间序列分析方法是非常必要的。 本章主要内容： 1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图； 2. SPSS 软件的时间序列的分析方法?季节变动分析。 §4.1 实验准备工作 §4.1.1 根据时间数据定义时间序列 对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。定义时间序列的具体操作方法是： 将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。 图4.1 产生时间序列对话框 §4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图 一、线图 线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。下面通过例题说明线图的制作。 例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。
试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。（参考文献[2]） 表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件 1979 1980 1981 1982 1 23 30 18 22 2 3 3 37 20 32 3 69 59 92 102 4 91 120 139 155 5 192 311 324 372 6 348 334 343 324 7 254 270 271 290 8 122 122 193 153 9 95 70 62 77 10 34 33 27 17 11 19 23 17 37 12 27 16 13 46 解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。具体操作如下： 1. 在数据编辑窗口单击Graphs Line,打开Line Charts对话框如图4. 2.。从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。 图4.2 Line Charts对话框 2. 单击Define，打开对话框如图 4.4所示。选择分析变量进入Line Represents，，在Category Labels 类别标签(横坐标)中选择Case number数据个年 度 月 份
SPSS数据统计分析与实践 第二十二章：典型相关分析 （Canonical Correlation） 主讲：周涛副教授 北京师范大学资源学院 教学网站：https://www.doczj.com/doc/da10494672.html,/Courses/SPSS
典型相关分析（Canonical Correlation）本章内容： 一、典型相关分析的基本思想 二、典型相关分析的数学描述 三、SPSS实例 四、小节
典型相关分析的基本思想 z典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 z简单相关系数；复相关系数；典型相关系数 z典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性； z然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性； z如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止； z这些综合变量被称为典型变量（canonical variates）；第I对典型变量间的相关系数则被称为第I 典型相关系数（一般来说，只需提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息）。
典型相关分析的目的 T q T p Y Y Y Y X X X X ),,,() ,,,(2121K K ==设两组分别为p 与q 维 (p ≤q)的变量X ,Y ：设p + q 维随机向量协方差阵，????????=Y X Z ??? ?????ΣΣΣΣ=Σ222112 11其中Σ11是X 的协方差阵，Σ22是Y 的协方差阵，Σ12=ΣT 21是X ，Y 的协方差阵 典型相关分析用X 和Y 的线性组合U =a T X , V =b T Y 之间的相关来研究X 和Y 之间的相关性。其目的就是希望找到向量a 和b ，使ρ（U ，V ）最大，从而找到替代原始变量的典型变量U 和V 。
利用因子分析我国的经济发展 摘要：经济发展，是整个人类社会追求的目标之一。在宏观经济理论中，经济的发展主要受到消费，投资，政府购买的影响。在经济理论中，我们通常用GDP来描述经济的发展，同时GDP也会受到价格水平的影响。衡量价格水平，我们一般用居民消费价格指数，商品零售价格指数来描述；投资一般用固定资产投资和工业总产值来衡量。本文通过我国近20年的国内生产总值和影响国内生产总值的一些重要指标，如居民消费水平，财政支出，商品零售价格指数，居民消费价格指数，城镇居民收入，农村居民收入，能源消费总量等数据，利用SPSS 软件提供的描述性分析，因子分析，等方法对数据进行了深入的分析，并就分析结果所反映的问题给出了一些针对性的建议。 关键词：经济发展；描述；因子分析 引言： 中国作为世界上的发展中国家，其经济实力及综合国力水平在近几十年的时间里都得到了长足的发展。经济实力的不断攀升，以及经济增长速度的持续加速，令中国经济已成为世界各国所关注的焦点。我国经济持续高速增长带来了社会财富的迅速增加，目前人均国内生产总值（GDP）已步入中等收入国家的行列。那么影响GDP快速增长的原因有哪些？我国经济的迅速发展中是否还存在一些问题呢？是我们需要进一步探讨和研究的。随着我国改革开放的实践和经济理论的发展，实证方法和数据分析成为了经济研究中的重要方面。大量经验证据的分析和运用对于经济理论的发展和决策的支持都具有重要的意义。而经济实证研究离不开现代统计分析方法的运用，SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。为经济管理研究提供了有力的工具。而因子分析，回归分析等方法是经济管理研究中常用的分析方法。 一、分析目的，分析思路及数据选取 本次实验的目的是研究我国近20年经济发展的基本情况，分析在众多影响经济发展的指标中哪些指标处是主要因素，在经济迅速发展的过程中还存在哪些问题，为以后经济发展战略提供依据。本实验的分析思路如下，首先利用描述性分析对我经济发展的各个主要指标进行基础性描述，以便对整体经济发展状况形成直观印象，然后利用因子分析提取对经济发展较为明显的因素，分析经济发展的决定因素，最后用回归分析方法确定这些因素对经济发展的影响方向和强弱。
西安郵電大学 C++实验报告 院（系） ：经济与管理学院名称 学生姓名：段明强 专业名称：信息管理与信息系统班级：1201 学号: 02125021
SPSS进行时间序列分析 1.连续4周（每周5个工作日）测定某无菌操作室空气中的细菌含量（×103/M3）资料如下表所示，试绘制时间序列图，看是否存在周期性变动趋势。 表1 无菌操作室空气中的细菌含量 1.、激活数据管理窗口，定义变量名为DATA，然后按时间顺序从第一周第1天起将观察数据依次输入数据区域。 图1 数据输入界面 2.在Graphs菜单的Time Series项中，选择Autocorrelations（自相关时间序列图）。 3.在弹出的Autocorrelations对话框中，选左侧变量列表中的data点击按钮使之进入Variable框。在Display栏选 Autocorrelations项，要求仅绘制自动相关的时间序列图。
图3 选择变量进入右侧的分析列表 4.点击Options钮，弹出“Autocorrelations:Options”对话框，在Maximum Number of Lags 处输入5，表示时间序列阶段为每5天一个周期，点击Continue钮返回Autocorrelations 对话框，再点击OK钮即完成。 图4 设置分析参数 5.结果显示和说明。
图5 结果显示 在时间序列图中，用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说，相关系数为0或为<0，则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状；当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时，表明趋势变动，完整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟，前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。 在本试验中，一个时间序列为5个时点段，结果图显示最大正相关系数位于最后一个时点，故表明前后时间序列稳定，即具有周期性。 实验心得： 本次实验收获很多，学会使用spss进行时间序列的使用！
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 第8章SPSS的相关分析 学习目标： 1.明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。 2.掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。 3.理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算 各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。 4.理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体 操作，能够读懂分析结果。 8.1 相关分析 相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。 所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。 另一类普遍存在的关系是统计关系。统计关系指的是两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。例如，家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。这些事物之间存在一定的关系，但这些关系却不能像函数关系那样可用一个确定的数字函数描述，且当一个变量x取一定值时，另一变量y的值可能有若干个。统计关系可再进一步划分为线性相关和非线性相关关系。线性相关又可分为正线性相关和负线性相关。正线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相同，而负线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相反。 事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物间统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具，他们的互相结合能够达到较为理想的分析效果。 8.2绘制散点图 8.2.1散点图的特点 绘制散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过观察散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。 在实际分析中，散点图经常表现出某些特定的形状。如绝大多数的数据点组成类似于“橄榄球”的形状，或集中形成一根“棒状”，而剩余的少数数据点零散地分布在四周。通常“橄榄球”和“棒状”代表了数据对的主要结构和特征，可以利用曲线将这种主要结构的轮廓描绘出来，使数据的主要特征更突显。图8—1是常见的几种散点图以及反映出的统计关系的强弱程度。 SPSS数据分析论文 一、主要研究日用百货零售业 每股收益净利润(百万元) 增长率股价1 股票代码流动比率净资产负 债比率 002264 0.9673 22.65 002277 1.3561 19.98 000861 1.14 75.6168 44.4275 62.6644 17.01 002419 1.3538 20.35 000516 0.9526 43.2128 17.6622 11.8946 5.09 002187 1.0129 30.0738 14.69 002561 3.7229 63.824 28.5704 26.1524 14.95 000416 3.8607 7.11 600361 1.1268 8.76 600515 0.1508 6.88 相关分析 二、宏观分析：百货零售行业受宏观经济影响较大，但具体到每个细分行业的影响程度是不同的。超市出售的主要是必须消费品，人们只要活着就会买，所以受经济波动较小。专业连锁要看它具体卖的产品是什么，有的是家电连锁，比如苏宁电器和国美电器，它们的销售金额就与房地产市场紧密相关。有的是珠宝首饰，比如老凤祥、潮宏基、蒂芙尼，它们的销售金额就与金价走势相关。但总体来看，有一些综合类的宏观经济指标会对整个百货零售大行业产生影响。消费占GDP的比重：中国政府要鼓励消费，促进内需，如果该比重较低，那么就意味着有较大的增长空间。其次看社会消费品零售总额，这个指标简称为“社销总额”，判断中国一年以来的总消费金额，此外还有人均社销金额，就折算在每个人头上了。人均GDP水平、城镇居民和农村军民的人均可支配收入、居民储蓄率、全国各地的最低工资水平、退休工资水平、社保医保的标准和覆盖率。人均GDP提高了，人均可支配收入增加了，人们才可能消费更多。居民储蓄率下降了，最低工资水平提高了，人们才会更愿意改善生活。退休工资水平提高了，医保和社保标准提高了，解决了消费者的后顾之忧，他们才舍得享受生活。一直以来，都有专家抱怨中国居民储蓄率太高了，还鼓励大家消费，我觉得应该探究深层次的原因。居民之所以存钱就是为了应对不时之需，现在孩子上学、青年买房、父母看病，哪个不需要大笔金钱呢？政府如果能够接触居民在教育和医疗上的顾虑，压制房价不要上涨过快，不用你劝大家都会消费的。有个简单的道理，看一个人是否有钱，不要看他挣了多少钱，要看他花了多少钱，因为只有自己花掉的钱才真正属于自己，像那种人死了，钱没花玩，没花完的钱就不属于自己。此外还包括财产性收入，比如股票、基金、房产的增值。卖方分析师给出的概念叫做“财富效应”，股票和基金赚钱了，投资者可能会花钱买数码产品，甚至买车买房。美国的GDP由消费拉动，消费者敢花钱，敢透支，他们的底气就是美国房价的走势。经历08年次贷危机后，房价下跌，这帮卯吃寅粮的消费者不得不勒紧口袋，结果进入恶性循环了。另外，政府的政策也很重要，比如个税调整。降低个税相当于变相的加薪，而且加薪的成本不由企业承担，并没有增加企业的人力成本。降低个税税率，提高个税税基，都有利于刺激消费。此外，还有政府一系列促进消费的手段，比如家电下乡补贴，比如以旧换新补贴，比如发放的购物券、旅游券等等。在2008年，中国不少当地政府都采用了各式各样的区域消费刺激计划。 三、行业分析：上面说的都是影响整个行业的宏观因素，下面我们谈谈影响行业的一些因素。 S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验 SPSS论文 云南大学 学期结课论文论文题目:我国城镇居民收入差异的回归分析 院(部)名称:数学与统计学院 学生姓名:魏水金 专业:统计学学号: 20131170134 论文提交时间: 2016年6月23日 我国城镇居民收入差异的回归分析 摘要 我国城镇居民收入差异受经济、体制、政策等多种因素的影响。本文对影响我国城镇居民收入差异的相关因素进行了分析,通过模型的建立,应用主成分回归分析方法对相关数据进行了实证研究,最后依据实证分析的结论提出了具体的政策建议。 关键词:城镇居民;收入差异;主成分回归分析 改革开放以来,我国城镇居民的收入水平有了大幅度的提高,在城镇居民收入快速增长的同时,其收入差距也不断扩大1993年以后,我国城镇居民收入分配差距进一步扩大,基尼系数从1993年的0. 27发展到2000年的0. 32,到2005年已经接近国际上所规定的0. 4的居民收入差距警戒线,差距扩大的速度令人担忧,对我国的社会经济的发展产生了很大的影响。 目录 第一章我国城镇居民收入差异的测度指标的选取 第二章我国城镇居民收入差异的主成分回归分析 2. 1 数据来源 2. 2 研究方法 2. 3 实证分析 第三章研究结果分析及政策建议 第四章参考文献 第一章我国城镇居民收入差异的测度指标的选取 本文从经济增长、就业、产业结构、再分配、价格等几个经济内生变量分析,选择出一些指标,运用多元统计分析中主成分回归方法筛选出具有显著影响效力的解释变量进行数量分析。 从经济增长方面看,美国发展经济学家西蒙·库兹涅茨在其《经济增长与收入不均等》论文中论证:一个国家或地区经济增长对国民收入分配产生这样的影响——即在经济发展初期,社会财富分配Vol. 28, No. 1 FORECASTING 2009年第1期差距随着经济增长而逐步扩大；当经济发展到一定阶段，个人收入分配差距将处于一个相对稳定局面，然后随着经济的进一步增长收入差距将逐步缩小，整个收入差距变化过程成倒“U”型。为此我们选择了GDP增长率指标。 从就业方面看, 20世纪90年代后期,由于历史性、体制性等多种因素,我国就业压力骤然增大,失业人数激增,而在我国对于中低收入阶层的居民,参加工 作获得劳动报酬是其收入的主要来源。为此我们选择了城镇登记失业率指标。 从产业结构方面看,一国产业结构变化对居民收入分配格局的变化具有重 要影响,处于各个收入阶层的居民分布在不同领域和不同行业,参加不同的经济活动,获得相异的收入。收入分配的行业差异、产业差异、所有制差异、就业差异等都会直接或间接地影响居民的收入分配差异的变动,为此我们选择了行业 收入差异(收入最高行业与最低行业平均工资之比) 、第一产业增加值占GDP的比重、第三产业就业人数占全社会劳动者人数的比重等三个指标。 从社会再分配看,社会保障是国家依法建立、具有经济福利的国民生活保障和社会稳定系统,具有相对缩小城镇居民收入差距,减少社会不安定因素的作用,是国家调节社会收入进行再分配的重要手段。为此我们选择了社会救济抚恤支出占财政支出的比重这一指标。 从价格影响看,物价指数的上涨或下降不仅直接影响经济总量、制约分配政策并对居民实际收入水平发生作用。为此选择了城镇居民消费价格总指数观察价格变动。 从城镇居民工资和收入方面看,工资是我国城镇居民收入的主要来源,人均工资增长率呈现的变化规律与我国进行的几次工资调整(或改革)是一致的。每一次工资改革,一方面使得广大职工工资水平提高;另一方面,由于不同行业、不同部门工资调整的幅度不同,使得收入分配差距扩大。而居民可支配收入目前是我国用以衡量城镇居民收入最重要的指标,为此我们选择了职工平均工资增长 率和城镇居民人均可支配收入增长率两个指标。 SPSS 中主成分分析的基本操作 Xiaowenzi22与pinksss 共同制作 阐述主成分分析法的原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P 个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F 1)越大，表示F 1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最打的，故称F 1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P 个指标的信息，再考虑选取F 2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F 1已有的信息就不需要再出现再F 2中，用数学语言表达就是要求Cov(F 1, F 2)=0，则称F 2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P 个主成分。 主成分模型： F 1=a 11X 11+a 21X 21+……+a p1X p F 2=a 12X 12+a 22X 22+……+a p2X p …… F p =a 1m X 11+a 2m X 22+……+a pm X p 其中a 1i, a 2i, ……,a pi (i=1,……,m)为X 的协差阵Σ的特征值多对应的特征向量，X 1, X 2, ……, X p 是原始变量经过标准化处理的值（因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前先消除量纲的影响，而将原始数据标准化）。 A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α),i i i R αλα=, R 为相关系数矩阵, i i αλ、是相应的特征值和单位特征向量, 1λ≥2λ≥…≥p λ≥0 上述方程组要求： 1、a 21i +a 22i +……+a 2pi =1 (i=1,……,m) 2、m I A A =′ (A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α)，A 为正交矩阵) 3、Cov(F i ,F j )=ij i δλ, =01 ij δj i j i ≠= 操作步骤： 一、 数据标准化SPSS的相关分析
SPSS数据分析论文
SPSS操作步骤汇总
SPSS论文(0001)
SPSS中主成分分析的基本操作1
相关主题
文本预览