第6讲.SPSS相关分析讲解

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。

SPSS学习笔记：探索相关分析方法（包括Pearson、Spearman 和卡方检验），了解如何运用这些统计工具揭示变量间的关联与独立性。

一、相关分析方法的选择及指标体系连续变量的两个相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。

该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。

极端值会对结果造成较大影响。

（3）两变量符合双变量联合正态分布。

2、Spearman秩相关系数优化语序后的文本：对原始变量的分布不做要求、适用范围广泛，该方法不仅适用于等级资料，且对Pearson相关系数的应用场景有所扩展。

然而，作为非参数方法，它在检验效能上相较于基于参数的方法可能略显不足。

二：有序分类变量相关分析有序分类变量的相关性，即一致性，指的是：行变量等级高时，列变量等级亦高；反之，若行变量等级较高但列变量等级较低，则表现为不一致。

常用的统计量包括Gamma、Kendall的tau-b与tau-c。

（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。

根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。

OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。

二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。

（1）交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。

相关性复选框适用于两个连续性变量的相关分析，提供两变量的Pearson及Spearman相关系数。

有序复选框组仅适用于两变量皆为有序分类变量，包含评估一致性指标。

（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。

第七章相关分析第一节BivariateCorrelations过程7.1.1主要功能7.1.2实例操作第二节PartialCorrelations过程7.2.1主要功能7.2.2实例操作第三节DistancesCorrelations过程7.3.1主要功能7.3.2实例操作任何事物的存在都不是孤立的而是相互联系、相互制约的。

在医学领域中身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。

说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来这个过程就是相关分析。

值得注意事物之间有相关不一定是因果关系也可能仅是伴随关系。

但如果事物之间有因果关系则两者必然相关。

SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate 选项完成的。

第一节Bivariate过程7.1.1主要功能调用此过程可对变量进行相关关系的分析计算有关的统计指标以判断变量之间相互关系的密切程度。

调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变量但系统输出的是变量间两两相关的相关系数。

返回目录返回全书目录7.1.2实例操作例7-1某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量1000ppm如下试作发硒与血硒的相关分析。

编号发硒血硒1234567891074668869917366965873131013111697145107.1.2.1数据准备激活数据管理窗口定义变量名发硒为X血硒为Y按顺序输入相应数值建立数据库图7.1。

图7.1原始数据的输入7.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选Correlate中的Bivariate...命令项弹出BivariateCorrelation对话框图7.2。

在对话框左侧的变量列表中选x、y点击钮使之进入Variables 框再在CorrelationCoefficients框中选择相关系数的类型共有三种Pearson为通常所指的相关系数rKendell’stau-b为非参数资料的相关系数Spearman为非正态分布资料的Pearson相关系数替代值本例选用Pearson项在TestofSignificance框中可选相关系数的单侧One-tailed或双侧Two-tailed检验本例选双侧检验。

SPSS典型相关分析及结果解释SPSS 11.0 - 23.0典型相关分析1方法简介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(Canonical Correlation)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1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。

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'.CANCORR SET1=第一组变量的列表/SET2=第二组变量的列表.在程序中首先应当使用include命令读入典型相关分析的宏程序，然后使用cancorr名称调用，注意最后的“.”表示整个语句结束，不能遗漏。

spss典型相关分析【SPSS典型相关分析】导言：典型相关分析是一种常用的统计方法，旨在研究两个不同变量集之间的关联程度。

通过典型相关分析，可以定量地了解两组变量之间的相互影响，从而更好地理解它们之间的关系。

本文将介绍SPSS软件在典型相关分析中的操作流程，并通过一个具体案例来展示对结果的解释和分析。

一、概述典型相关分析是一种多元回归技术，用于研究两组变量集之间的关系。

它通过构建线性组合（典型变量），从而发现两组变量之间的最大相关。

典型相关分析包含两个主要步骤：提取典型变量和解释典型变量。

二、SPSS操作流程1. 数据准备首先，需要确保所用数据集完整、无缺失值，并且变量之间没有共线性。

可以使用SPSS软件导入需要分析的数据集。

2. 创建数据文件在SPSS软件中，通过点击“文件”并选择“新建”来创建新的数据文件。

3. 导入数据在新的数据文件中，通过点击“文件”并选择“打开”来导入待分析的数据集。

在弹出的窗口中，选择所需导入的数据文件并点击“打开”。

4. 进行典型相关分析在SPSS软件中，点击“分析”并选择“典型相关”进行分析。

5. 设置变量在典型相关分析的窗口中，将两组变量逐一添加到相应的文字框中。

6. 运行分析确认所设置的变量无误后，点击“确定”运行分析。

7. 结果解释得出结果后，可以通过SPSS软件中提供的表格和图形等形式进行结果的解释和展示。

三、案例展示为了更好地理解典型相关分析的操作流程和结果解释，以下是一个具体案例的分析。

案例描述：研究人员想要了解大学生的学习成绩和心理健康之间的关系，他们收集了大学生的学习成绩（包括各科目的成绩和平均绩点）和心理健康指标（包括抑郁程度、压力水平和自尊水平）的数据。

分析步骤：1. 数据准备：研究人员清洗数据并确保数据集完整和无缺失值。

他们还进行了变量之间的相关性分析，以排除共线性。

2. 创建数据文件：研究人员在SPSS软件中创建了新的数据文件，命名为“大学生学习与心理健康”。

怎么用SPSS进行相关分析相关分析是一种用来确定两个或多个变量之间关系的统计方法，其中一个比较常见的使用软件是SPSS。

在SPSS中进行相关分析包括计算相关系数以及进行显著性检验。

以下是一步一步的指导，如何使用SPSS进行相关分析。

第一步：导入数据首先，打开SPSS软件，然后导入要进行相关分析的数据集。

点击“文件”菜单，选择“打开”子菜单，然后选择数据集的位置并导入数据。

第二步：选择变量在SPSS中，要选择进行相关分析的变量，首先需要将这些变量放入一个变量列表中。

点击顶部菜单的“数据”选项，然后选择“选择变量”。

在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并将它们添加到变量列表中。

可以通过按住Ctrl键同时点击变量名称，以选择多个变量。

在SPSS中进行相关分析的最常用方法是使用“相关”功能。

点击顶部菜单的“分析”选项，然后选择“相关”子菜单。

在弹出的对话框中，将要进行相关分析的变量从“可用变量”框拖放到“相关变量”的框中。

然后，可以选择计算Pearson相关系数或Spearman相关系数，也可以选择计算双尾还是单尾显著性。

点击“确定”按钮后，SPSS将计算相关系数，并在输出窗口中显示结果。

第四步：解释结果分析结果将显示在输出窗口中。

可以找到Pearson相关系数（或Spearman相关系数）和相应的显著性水平。

Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。

通过分析结果，可以得出结论并解释变量之间的关系。

可以引用结果中的显著性水平，以确定变量之间的关系是否具有统计学意义。

第五步：可视化结果（可选）如果需要，可以使用SPSS的绘图功能可视化相关分析的结果。

点击顶部菜单的“图表”选项，然后选择适当的图表类型，例如散点图或线图。

通过分析图表，可以更直观地观察变量之间的关系。

总结：使用SPSS进行相关分析通常包括导入数据、选择变量、进行相关分析、解释结果以及可视化结果。