spss怎么做相關(guān)性分析呢?spss中文名統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案，是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件;具體spss相關(guān)性分析怎么做呢?我們一起來(lái)學(xué)習(xí)一下spss相關(guān)性分析教程。

　　spss相關(guān)性分析教程：

　　例：學(xué)生每天學(xué)習(xí)時(shí)間T與學(xué)習(xí)綜合成績(jī)G之間的相關(guān)性

　　原始數(shù)據(jù)：

　　G=f(T),其中T為自變量，G為因變量

　　step1：建立數(shù)據(jù)文件 file——new——data;

　　定義變量 選中左下角菜單Variable view，輸入變量名T，其他選項(xiàng)不變，令起一行，輸入變量

　　名G其他選項(xiàng)不變，切換到data view(在左下角)，將數(shù)據(jù)復(fù)制進(jìn)去。

　　Step2：進(jìn)行數(shù)據(jù)分析：在spss最上面菜單里面選中Analyze——correlate——bivariate(雙變量)

　　左邊包含G，T的框?yàn)樵醋兞靠颍竺娴目瞻卓驗(yàn)榉治鲎兞靠?，我們現(xiàn)在需要分析G和T的關(guān)系，因此將源變量框中的G和T選進(jìn)分析變量框待分析。

　　(1)correlation coefficients(相關(guān)系數(shù))包括三個(gè)選項(xiàng)：

　　Pearson：皮爾遜相關(guān)，計(jì)算連續(xù)變量或是等間距測(cè)度的變量間的相關(guān)分析;

　　Kendall：肯德?tīng)栂嚓P(guān)，計(jì)算等級(jí)變量間的秩相關(guān);

　　Spearman：斯皮爾曼相關(guān)，計(jì)算斯皮爾曼秩相關(guān)。

　　注：Pearson可用來(lái)分析①分布不明，非等間距測(cè)度的連續(xù)變量

　　Kendall可用來(lái)分析①分布不明，非等間距測(cè)度的連續(xù)變量，②完全等級(jí)的離散變量，③數(shù)據(jù)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布型未知。第②種情況只能用Kendall分析

　　Spearman可用來(lái)分析數(shù)據(jù)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布型未知

　　(2)Test of significance選項(xiàng)

　　Two-tailed：雙尾檢驗(yàn)，如果事先不知道相關(guān)方向(正相關(guān)還是負(fù)相關(guān))則可以選擇此項(xiàng);

　　One-tailed：?jiǎn)挝矙z驗(yàn)，如果事先知道相關(guān)方向可以選擇此項(xiàng)。

　　(3)Flag significant correlations：表明顯著水平，如果選擇此項(xiàng)，輸出結(jié)果中在相關(guān)系數(shù)值右上方使用*標(biāo)示顯著性水平為5%，用**標(biāo)示其顯著性水平為1%

　　首先使用pearson，two-tailed(下圖)，點(diǎn)擊右側(cè)options

　　statistics為統(tǒng)計(jì)量，包括均值和標(biāo)準(zhǔn)差 叉積離方差和協(xié)方差

　　missing values 選擇默認(rèn)

　　點(diǎn)擊continue——ok

　　輸出結(jié)果(下圖)

　　相關(guān)系數(shù)為0.975，顯著性p=0.000<0.01,有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義

　　選用Kendall 肯德?tīng)枺Y(jié)果如下：

　　選用spearman 斯皮爾曼，結(jié)果如下：

　　畫(huà)散點(diǎn)圖：選中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

（責(zé)任編輯：小沐）