理学]SPSS统计与分析讲稿第十二章利用SPSS进行相关分析

spss相关性分析原理
SPSS相关性分析是一种统计方法，用于研究两个变量之间的
关系。

它通过计算变量间的相关系数来衡量它们之间的相关性强度和方向。

相关系数可以是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）或斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）。

皮尔逊相关系数是用于度量两个连续变量之间线性相关的指标，它的取值范围从-1到1。

当相关系数为正时，表示变量之间存
在正相关关系；当相关系数为负时，表示变量之间存在负相关关系；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性关系。

斯皮尔曼等级相关系数则用于度量两个有序变量之间的相关性，它将原始数据转换为变量的等级顺序，然后计算等级之间的相关系数。

它适用于非线性关系和存在异常值的情况。

在进行相关性分析之前，需要检查两个变量是否满足相关性分析的前提条件，如数据的正态性、线性关系和离群值的影响等。

如果数据不满足这些前提条件，可能需要进行数据转换或选择其他适当的分析方法。

相关性分析的结果通常用相关系数和p值来解释。

相关系数越接近于1或-1，则表示变量之间的相关性越强；p值则用于检
验相关系数是否显著，p值越小表示相关性越显著。

总体而言，相关性分析可以帮助研究者理解变量之间的关系，从而对研究对象或现象进行更深入的探索。

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<r ，称为微弱相关、5.03.0<≤r ，称为低度相关、8.05.0<≤r ，称为显著（中度）相关、18.0<≤r ，称为高度相关⑤r 值很小，说明X 与Y 之间没有线性相关关系，但并不意味着X 与Y 之间没有其它关系，如很强的非线性关系。

⑥直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系，若要衡量非线性相关时，一般应采用相关指数R 。

2．常用的简单相关系数（1）皮尔逊（Pearson ）相关系数皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数，1890年由英国统计学家卡尔•皮尔逊提出。

定距变量之间的相关关系测量常用Pearson 系数法。

计算公式如下：∑∑∑===----=ni ni i ini i iy y x xy y x xr 11221)()())(( （1）（1）式是样本的相关系数。

计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势；样本容量30≥n 。

（2）斯皮尔曼（Spearman ）等级相关系数Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性相关程度的指标。

当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间的关系密切程度。

它是根据数据的秩而不是原始数据来计算相关系数的，其计算过程包括：对连续数据的排秩、对离散数据的排序，利用每对数据等级的差额及差额平方，通过公式计算得到相关系数。

SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。

Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变量之间的关系。

下面是SPSS进行相关分析的具体步骤：1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。

2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。

3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。

4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。

5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。

6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示在输出窗口中。

相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。

7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。

需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。

如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。

同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。

以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。

SPSS相关分析的原理及应用1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的数据统计和分析软件，广泛应用于社会科学、教育、医学等领域。

其相关分析功能是SPSS的重要组成部分，可用于研究数据中变量之间的关系以及预测未来的趋势。

本文将介绍SPSS相关分析的原理和应用。

2. 原理2.1 相关分析的基本概念相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

其中最常用的是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用于衡量连续变量之间的线性相关性。

皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。

2.2 相关分析的假设在进行相关分析之前，需要满足一定的假设条件。

这些假设包括： - 变量是正态分布的； - 变量之间的关系是线性的； - 变量具有线性相关性。

2.3 相关系数的计算方法在SPSS中，可以使用相关分析功能来计算皮尔逊相关系数。

该功能可以同时计算多个变量之间的相关系数，并自动生成相关矩阵。

相关矩阵展示了所有变量两两之间的相关性，便于进一步分析和解释。

3. 应用3.1 研究变量之间的关系相关分析在社会科学研究中经常用于分析变量之间的关系。

例如，研究人员可以使用相关分析来研究收入与教育水平之间的关系，分析变量之间的相关性可以帮助研究者发现潜在的模式和趋势。

3.2 预测未来的趋势相关分析可用于预测未来的趋势。

例如，一个公司可以使用历史销售数据和市场营销费用作为变量，通过相关分析来预测未来销售额与市场营销费用之间的关系。

这可以帮助公司制定更有效的市场策略和预算安排。

3.3 评估变量之间的相关性相关分析可以帮助研究者评估变量之间的相关性。

例如，在医学研究中，研究人员可以使用相关分析来评估不同药物剂量与患者疾病症状之间的相关性。

这可以帮助研究人员确定最佳药物剂量，并了解不同剂量的效果差异。

使用SPSS进行相关分析
介绍
SPSS是一种广泛使用的统计分析软件，可以帮助分析者完成复杂的数据分析
任务。

在这篇文档中，我们将介绍如何使用SPSS进行相关分析。

相关分析是一种
常用的统计分析方法，用于确定两个或更多变量之间的关系。

通过相关分析，我们可以识别出变量之间的相互依赖性，从而更好地理解数据。

本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析，并且提供一些实践中可能遇到的问
题及相应的解决方案。

相关分析的基本概念
在进行相关分析之前，我们需要了解一些基本概念。

相关系数
相关系数是指两个变量之间的关系的统计测量量。

它的取值范围在-1到1之间。

相关系数为正数时，表示变量之间存在正相关关系；相关系数为负数时，表示变量之间存在负相关关系；相关系数为0时，表示变量之间不存在线性关系。

通常使
用皮尔逊相关系数来衡量两个连续变量之间的线性相关程度。

相关分析的假设
进行相关分析时，需要尝试验证一些假设。

这些假设包括：
•变量满足正态分布。

•两个变量之间的关系是线性的。

•变量的关系是稳定的。

如果这些假设不成立，相应的分析结果可能会产生误导。

使用SPSS进行相关分析
步骤1：导入数据
在进行相关分析之前，需要将数据导入SPSS中。

数据可以从数据库、Excel表
或纯文本文件中导入。

确保数据中包含需要进行相关分析的变量。

步骤2：打开相关分析界面
在SPSS主界面上方的菜单栏中选择。

如何在SPSS中实现典型相关分析?SPSS 11.015.1典型相关分析15.1.1方法简介在相关分析一章中，我们主要研究的是两个变量间的相关，顶多调整其他因素的作用而已；如果要研究一个变量和一组变量间的相关，则可以使用多元线性回归,方程的复相关系数就是我们要的东西，同时偏相关系数还可以描述固定其他因素时某个自变量和应变量间的关系。

但如果要研究两组变量的相关关系时，这些统计方法就无能为力了.比如要研究居民生活环境与健康状况的关系，生活环境和健康状况都有一大堆变量，如何来做？难道说做出两两相关系数?显然并不现实,我们需要寻找到更加综合，更具有代表性的指标，典型相关（CanonicalCorrelation）分析就可以解决这个问题。

典型相关分析方法由Hotelling提出，他的基本思想和主成分分析非常相似,也是降维.即根据变量间的相关关系，寻找一个或少数几个综合变量(实际观察变量的线性组合）对来替代原变量，从而将二组变量的关系集中到少数几对综合变量的关系上，提取时要求第一对综合变量间的相关性最大，第二对次之,依此类推。

这些综合变量被称为典型变量，或典则变量，第1对典型变量间的相关系数则被称为第1典型相关系数.一般来说，只需要提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息。

可以证明，当两个变量组均只有一个变量时,典型相关系数即为简单相关系数；当一组变量只有一个变量时,典型相关系数即为复相关系数。

故可以认为典型相关系数是简单相关系数、复相关系数的推广,或者说简单相关系数、复相关系数是典型相关系数的特例。

15。

1。

2引例及语法说明在SPSS中可以有两种方法来拟合典型相关分析，第一种是采用Manova过程来拟合，第二种是采用专门提供的宏程序来拟合，第二种方法在使用上非常简单，而输出的结果又非常详细,因此这里只对它进行介绍。

该程序名为Canonical correlation。

sps，就放在SPSS的安装路径之中，调用方式如下:INCLUDE ’SPSS所在路径\Canonical correlation.sps’。

相关分析一、两个变量的相关分析：Bivariate1．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<r ，称为微弱相关、5.03.0<≤r ，称为低度相关、8.05.0<≤r ，称为显著（中度）相关、18.0<≤r ，称为高度相关⑤r 值很小，说明X 与Y 之间没有线性相关关系，但并不意味着X 与Y 之间没有其它关系，如很强的非线性关系。

⑥直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系，若要衡量非线性相关时，一般应采用相关指数R 。

2．常用的简单相关系数（1）皮尔逊（Pearson ）相关系数皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数，1890年由英国统计学家卡尔•皮尔逊提出。

定距变量之间的相关关系测量常用Pearson 系数法。

计算公式如下：∑∑∑===----=n i n i i i n i i i y y x xy y x x r 11221)()())(( （1） （1）式是样本的相关系数。

计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势；样本容量30≥n 。

（2）斯皮尔曼（Spearman ）等级相关系数Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性相关程度的指标。

当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间的关系密切程度。

它是根据数据的秩而不是原始数据来计算相关系数的，其计算过程包括：对连续数据的排秩、对离散数据的排序，利用每对数据等级的差额及差额平方，通过公式计算得到相关系数。