spss相关分析操作过程

  • 格式:docx
  • 大小:201.34 KB
  • 文档页数:6

下载文档原格式

  / 6
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

相关分析

定义

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。

分析过程

相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系。

1.在相关分析之前,SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况

2.首先判断是否有关系(有*号则表示有关系,否则表示无关系)

3.接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关,反之为负相关)

4.最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于0.4则表示关系紧密);相关系数常见有

两类,分别是Pearson和Spearman,默认使用Pearson相关系数。

除此之外,SPSSAU还提供Kendall相关系数。三个相关系数的区别如下表格:

如果多个量表题表示一个维度,可使用“生成变量”的平均值功能。将多个量表题合并

成一个整体维度。

分析结果

格式1(当仅放入一个框中时):

* p<0.05 ** p<0.01

格式2(两个框均放置项时):

* p<0.05 ** p<0.01

*备注:通常情况下会使用格式1,如果希望格式2,则右侧两个框中均需要放置分析项。单从相关分析方法角度看,其并不区分X和Y,但从实际意义上看,通常是研究X和Y的相关关系。

相关分析案例

Contents

1背景 (3)

2理论 (3)

3操作 (4)

4 SPSSAU输出结果 (5)

5文字分析 (6)

6剖析 (6)

1背景

研究“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”分别与“淘宝商家满意度”,“淘宝忠诚度”之间的关系情况,此句话中明显的可以看出“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”这两项为X;而“淘宝商家满意度”,“淘宝忠诚度”这两项为Y。

2理论

相关分析是研究两个定量数据之间的相关关系情况,以及相关分析是研究有没有关系。如果呈现出显著性(结果右上角有*号,此时说明有关系;反之则没有关系);有了关系之后,关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密;

0.4~0.7之间说明关系紧密;0.2~0.4说明关系一般。如果说相关系数值小于0.2,但是依然呈现出显著性(右上角有*号,1个*号叫0.05水平显著,2个*号叫0.01水平显著;显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的,而不是偶然出现),说明关系较弱,但依然是有相关关系。

相关系数的计算有两种,一种叫Pearson相关系数(默认);另外一种叫Spearman相关系数(使用非常少)。从理论上讲,数据分布呈现出不正态时则使用Spearman相关系数,但无论是Pearson或者Spearman相关系数,其实际依旧是研究相关关系,结论上并不会有太大区别;并且数据正态分布通常在理想状态下才会成立。因而现实研究中使用Pearson相关系数的情况占绝大多数。

3操作

第一步:将EXCEL数据/SPSS数据导入到SPSSAU中,选择右上角[上传数据]

第二步:从菜单上依次选择通用方法→相关

第三步:这里区分了X和Y,所以对应放入即可。如果并不区分X或者Y,直接把所有项放入“分析项Y(定量)”框中即可。

4 SPSSAU输出结果

当然也可以输出这样的格式【当所有项均放入同一个框中时】,如下(下表格中还输出平均值和标准差,常见格式,意义不大):

5文字分析

上表使用相关分析去研究“淘宝商家满意度”,“淘宝忠诚度”分别与“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”之间的相关关系情况,并且使用Pearson相关系数去表示相关关系情况。从上表可以看到:

“淘宝商家满意度”分别与“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”之间均呈现出显著性(P<0.01),并且相关系数值均高于0.7,说明“淘宝商家满意度”分别与“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”之间均有着非常紧密的正向相关关系。类似的,“淘宝忠诚度”分别与“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”之间也会有着非常紧密的正相关关系,相关系数值分别是0.673和0.606。

6剖析

相关分析仅仅是研究有没有关系与否,如果从常理上应该有关系,那么相关系数总会呈现出显著性。通常来说,相关分析之后还需要接着研究影响关系,使用回归分析方法。