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      
2 Q4 w: c, g+ T$ C# u" y, T G=f(T),其中T为自变量，G为因变量
, x4 s8 s5 k  K. Z! a% M- J1 j% @5 W
& T( ?, b+ v5 G# a' r
step1：建立数据文件    file——new——data；

! O) {* U6 b$ }) b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

+ J3 _: K4 R8 S, I名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。
. w/ @! f) C/ e7 p9 @5 }' g

0 O& e! }, b- G) c2 OStep2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）
+ v4 U9 r# p, o) n- {! Q
                     
9 l: L, ?$ g: g, ?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。
7 b  V8 u, `: H; s& {
* |! v0 h2 W+ e0 x: p5 O; ~' }- L                       
4 e+ D. A. F) v3 F（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：

Pearson：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；

Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
8 P' g/ N" ]1 Q* b. L( G
% n1 h. ]( {  q& r8 T' G) i$ u! zSpearman：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

       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

         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

! W  C8 k. e% D1 b; R/ l. l（2）Test of significance选项

  c0 N1 t) w* C2 a: ETwo-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；
& b( a/ L" K0 h: l) r0 f+ \
One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
' Q7 ?5 @7 v) y6 l" h
4 X& ?  W7 s2 f+ n1 o) {, ]( @（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%

首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options
5 e2 f( b8 y( M7 n- _' r6 W4 K+ t
如何用spss做相关性分析
0 w9 S( i. |! Z8 H
statistics为统计量，包括均值和标准差  叉积离方差和协方差
8 U+ k: g5 d5 E1 c
missing values 选择默认
0 O" F& T8 a3 t" i8 H
2 \! e/ h' h: `+ c点击continue——ok
+ R3 t9 i7 `- i2 b1 i
如何用spss做相关性分析

$ n6 f, S0 N. f9 F$ R; q相关系数为0.975，显著性p=0.000<0.01,有统计学意义
, F& \4 ^2 R7 h
选用Kendall 肯德尔，结果如下：

# z2 a. |; e+ J$ e& }- Y如何用spss做相关性分析

选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：
2 J3 M" t* q& d
/ ]; h+ V3 D2 L8 o 如何用spss做相关性分析
9 r: x* y; S6 l8 a
8 _7 r7 j* D& E% V 画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

Emma爱精算

平凡之不凡 发表于 2014-5-12 12:20
2 b: g" Y1 s" w$ m& I! f写的很到位，简单易懂

谢谢，我会继续加油

Emma爱精算

空木葬花 发表于 2014-5-14 18:43
7 }: p. n4 D8 r" l+ l+ v非常感谢楼主！

不客气，谢谢对本帖的关注！

空木葬花

非常感谢楼主！

平凡之不凡

写的很到位，简单易懂