技术贴：如何用spss做相关性分析

Emma爱精算

例：学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相关性      
, Z3 M% T/ w  e+ _9 s G=f(T),其中T为自变量，G为因变量


1 ^' X$ K  Z  y; I- @: |! |2 Rstep1：建立数据文件    file——new——data；

定义变量        选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量
: f: B, U% s) g. A3 F; v: N
名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。


Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）

                     
左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。
& {1 d$ Y- I6 b; o. c
                       
9 o, e$ \. ^2 s9 @0 e（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：

$ g4 |0 d8 H7 j5 l3 R0 F7 P  n/ FPearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
& K* v. I( V+ M# l( |% [& c
* j6 a1 N$ G5 y- {' g" R8 q$ hKendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
& `1 }" p% r. q5 ?5 K, C9 j
4 l! z5 W3 x$ M5 Z3 TSpearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。

注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量

9 F4 Q% n, A5 j# w       Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析

' ^; M0 G' C- k9 b- C         Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知

# ?; e$ W7 n* n1 M' ]' u4 }/ b' X（2）Test of significance选项

Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；
) L8 {! i6 F6 _2 q
& y% Y9 r7 a) K( E( Y9 ZOne-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。

（3）Flag significant correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%
6 k. d1 j$ ~/ S) H) J& ^2 o- y3 {3 X
首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options

5 d5 o5 A2 `" X3 J- l& E如何用spss做相关性分析
: G: \3 `/ p4 r8 t3 B$ [
statistics为统计量，包括均值和标准差  叉积离方差和协方差

missing values 选择默认

1 U/ u/ I8 F+ S: O点击continue——ok

如何用spss做相关性分析

, S! s+ r- F5 h相关系数为0.975，显著性p=0.000<0.01,有统计学意义

* A2 q) ?, w- H. W+ ~0 [  c选用Kendall 肯德尔，结果如下：

如何用spss做相关性分析
- E1 F' j* Z. D( w
选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：
: a( \5 w0 I3 A" N
如何用spss做相关性分析
0 h( K. @3 r( M* H$ _4 ~2 \
画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

平凡之不凡

写的很到位，简单易懂

空木葬花

非常感谢楼主！

Emma爱精算

空木葬花 发表于 2014-5-14 18:43
非常感谢楼主！

* F; X6 E$ c' D6 @8 }- n/ [; v% M不客气，谢谢对本帖的关注！

Emma爱精算

平凡之不凡 发表于 2014-5-12 12:20
/ f7 @: X) d. {* @' X8 b7 h+ e& r写的很到位，简单易懂

" o) T; E* i1 Y+ c" a1 \( d* r- F谢谢，我会继续加油