典型相关分析SPSS例析

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典型相关分析SPSS例析

典型相关分析

典型相关分析(Canonical correlation )又称规则相关分析,用以分析两组变量间关系的一种方法;两个变量组均包含多个变量,所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待,描述的是两个变量组之间整体的相关,而不是两个变量组个别变量之间的相关。

典型相关与主成分相关有类似,不过主成分考虑的是一组变量,而典型相关考虑的是两组变量间的关系,有学者将规则相关视为双管的主成分分析;因为它主要在寻找一组变量的成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。

典型相关模型的基本假设:两组变量间是线性关系,每对典型变量之间是线性关系,每个典型变量与本组变量之间也是线性关系;典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共线性。典型相关两组变量地位相等,如有隐含的因果关系,可令一组为自变量,另一组为因变量。

典型相关会找出一组变量的线性组合**=i i

j j

X a x Y b y =

∑∑与 ,称为典型变量;以

使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大,这一相关系数称为典型相关系数。i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进行标准化后再进行上述操作,得到的是标准化的典型系数。

典型变量的性质

每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关,而不与其他典型变量相关;原来所有变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变量之间的相关,不能代表两个变量组的相关;各对典型变量构成的多维典型相关,共同代表两组变量间的整体相关。

典型负荷系数和交叉负荷系数 典型负荷系数也称结构相关系数,指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数,交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。典型系数隐含着偏相关的意思,而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关,两者有很大区别。

重叠指数

如果一组变量的部分方差可以又另一个变量的方差来解释和预测,就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠,或可由另一变量所解释。将重叠应用到典型相关时,只要简单地将典型相关系数平方(2

CR ),就得到这对典型变量方差的共同比例,代表一个典型变量的方差可有另一个典型变量解释的比例,如果将此比例再乘以典型变量所能解释的本组变量总方差的比例,得到的就是一组变量的方差所能够被另一组变量的典型变量所能解释的比例,即为重叠系数。

例1:CRM (Customer Relationship Management )即客户关系管理案例,有三组变量,分别是公司规模变量两个(资本额,销售额),六个CRM 实施程度变量( W EB 网站,电子邮件,客服中心,DM 快讯广告Direct mail 缩写,无线上网,简讯服务),三个CRM 绩效维度(行销绩效,销售绩效,服务绩效)。试对三组变量做典型相关分析。

数据的格式如上所示,以下对三组变量两两做典型相关分析。

首先对公司规模和CRM实施程度做典型相关分析

SPSS并未提供典型相关分析的交互窗口,只能直接在synatx editor 窗口中呼叫SPSS的CANCORR程序来执行分析。并且cancorr不能读取中文名称,需将变量改为英文名称。

打开文件后

File-→ new --→synatx editor打开语法窗口

输入语句

INCLUDE 'D:\spss19\Samples\English\Canonical correlation.sps'.

CANCORR Set1=Capital Sales

/Set2=Web Mail Call DM Mobile ShortM.

小写字母也行,但是变量名字必须严格一致

include 'D:\spss19\Samples\English\Canonical correlation.sps'.

cancorr set1=Capital Sales

/set2=Web Mail Call DM Mobile ShortM.

注意第三行的“/”不能为“\”

run→all得到典型相关分析结果

第一组变量间的简单相关系数

第一对典型变量的典型相关系数为CR1=0.434,第二对典型变量的典型相关系数为CR2=0.298.

此为检验相关系数是否显著的检验,原假设:相关系数为0.

每行的检验都是对此行及以后各行所对应的典型相关系数的多元检验。

第一行看出,第一对典型变量的典型相关系数是不为0的,相关性显著。第二行sig值P=0.263>0.05,在5%显著性水平下不显著。

第一个典型变量的标准化典型系数为-0.287和-0.774.

CV1-1=--0.287capital--0.774sales, CV1-2=--1.4capital+1.2sales

CV2-1=--0.341web+0.117mail+0.027call—0.091DM—0.767mobile—0.174shortm CV2-2=--0.433web—0.168mail—1.075call+0.490DM+0.139mobile+0.812shortm

典型负荷系数和交叉负荷系数表

重叠系数分析Redundancy index 0.157=2

1CR *0.833=0.434^2*0.833

0.08=2

1*0.425CR =0.434^2*0.425

此为计算的典型变量,保存到原文件后部。

公司规模与CRM绩效的典型相关分析

CRM绩效与CRM实施程度典型相关分析

自变量因变量规则相关系数检验的P值公司规模CRM实施程度0.434 0.05 CRM实施程度CRM绩效0.368 0.00

公司规模CRM绩效0.358 0.112

由上表知,公司规模与CRM实施程度显著相关,且公司规模越大实施程度越高;此外CRM 实施程度越高越能实现CRM绩效,但公司规模与CRM绩效并不显著相关;就整体而言,公司规模不直接影响CRM绩效,而是通过CRM实施程度间接影响CRM绩效。影响CRM绩因素很多,光靠较大公司规模还不是CRM绩效的保证,还有其他因素影响CRM绩效。

例2:全国30省市自治区农村收入与支出的指标,x1—x4反映农村收入,y1---y8反映农村生活费支出,对收入与支出进行典型相关分析。

语法输入

INCLUDE 'D:/spss19/Samples/English/Canonical correlation.sps'.

cancorr set1=x1 x2 x3 x4

/set2=y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8.

只有前两对典型相关系数是显著的;分别为CR1=0.982和CR2=0.910.

CV1-1=-0.511x1-0.039x2-0.448x3-0.142x4

CV1-2=-1.046x1-0.293x2+1.459x3-0.319x4

CV2-1=-0.199y1+0.017y2+0.442y3-0.615y4+0.096y5-0.415y6-0.07y7-0.22y8

CV2-2=-0.117y1-1.512y2-1.515y3+1.320y4-0.03y5+0.705y6+0.453y7+0.274y8

第一对典型变量说明靠劳动报酬和转移收入为主的家庭其对应的消费主要在家庭设备和服务,交通和通讯支出上,在居住支出上比较少。

例三:已知294个被调查者的cesd(抑郁症),health与sex , age ,education,income两组指标建立数据文件。对两组进行典型相关分析。

语法输入

INCLUDE 'D:/spss19/Samples/English/Canonical correlation.sps'.

CANCORR Set1=cesd health

/Set2=sex age educ income.

结果选录

从第一对典型变量的表达式看出,年龄较大,教育程度较低,相对的无抑郁症趋势;显然健康比较差。

第二对典型变量表明,年龄小,教育度低,收入低的女性相对的有抑郁症。

spss多元回归分析报告案例

企业管理 对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例 改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。 本模型以湖北省1995年-2010年数据为例,探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。(注:计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率)。通常来说,影响居民消费率的因素是多方面的,如:居民总 收入,人均GDP,人口结构状况1(儿童抚养系数,老年抚养系数),居民消费价格指数增长率等因素。 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是:儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。

一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析,本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入(亿元),X2:人口增长率(‰),X3:居民消费价格指数增长率,X4:少儿抚养系数,X5:老年抚养系数,X6:居民消费占收入比重(%)。 Y:消费率(%)X1:总收入 (亿元) X2:人口增 长率(‰) X3:居民消 费价格指 数增长率 X4:少儿抚 养系数 X5:老年抚 养系数 X6:居民消 费比重(%) 1995 1997 200039 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤 选题: 对某地29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。 实验目的: 任何事物的存在都不是孤立的,而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析,计算29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),以判断两个变量之间相互关系的密切程度。 实验变量: 编号Number,身高height(cm),体重weight(kg) 原始数据: 实验方法: 皮 尔 逊 相 关 分 析 法 软件: 操作过程与结果分析:

第一步:导入Excel 数据文件 1.open data document ——open data ——open ; 2. Opening excel data source ——OK. 第二步:分析身高(cm )与体重(kg )是否具有相关性 1. 在最上面菜单里面选中Analyze ——correlate ——bivariate ,首先使用Pearson ,two-tailed ,勾选flag significant correlations 进入如下界面: 2. 点击右侧options ,勾选Statistics ,默认Missing Values ,点击Continue 输出结果: 图为基本的描述性统计量的输 出表格,其中身高的均值(mean ) 为、标准差(standard deviation ) 为、样本容量(number of cases ) 为29;体重的均值为、标准差为、 样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不显着。 图为相关分析结果表,从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为,即 |r|=,表示体重与身高呈正相关关系,且两变量是显着相关的。另外, 两者之间不相关的双侧检验值为,图中的双星号标 记的相关系数是在显着性水平为以下,认为标记的相关系数是显着的,验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结论:学生的体重与身高存在显着的 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 身高(cm ) 29 体重(kg) 29 Correlations 身高(cm ) 体重(kg) 身高(cm ) Pearson Correlation 1 .719** Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 体重(kg) Pearson Correlation .719** 1 Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 **. Correlation is significant at the level (2-tailed).

SPSS线性回归分析案例

回归分析 实验内容:基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多,例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析,影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入,故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X,选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1: (

2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

} 数据来源:《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图,如图1:

表2 模型汇总b 模型… R R方调整R方标准估计的误差 1.965a.93 2.930 a.预测变量:(常量),可支配收入X(元)。 b.因变量:消费性支出Y(元) ~ 表3 相关性 消费性支出Y (元) 可支配收入X(元) Pearson相关 性消费性支出 Y(元) .965 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系,所以建立如下线性模型:Y=a+bX

典型相关分析报告SPSS例析

典型相关分析 典型相关分析(Canonical correlation )又称规则相关分析,用以分析两组变量间关系的一种方法;两个变量组均包含多个变量,所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待,描述的是两个变量组之间整体的相关, 而不是 两个变量组个别变量之间的相关。 典型相关与主成分相关有类似, 不过主成分考虑的是一组变量,而典型相关考虑的是两 组变量间的关系,有学者将规则相关视为双管的主成分分析;因为它主要在寻找一组变量的 成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。 典型相关模型的基本假设: 两组变量间是线性关系, 每对典型变量之间是线性关系,每 个典型变量与本组变量之间也是线性关系;典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共 线性。典型相关两组变量地位相等,如有隐含的因果关系,可令一组为自变量,另一组为因 变量。 典型相关会找出一组变量的线性组合 * *= i i j j X a x Y b y 与,称为典型变量;以 使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大,这一相关系数称为典型相关系数。 i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进行标准化后再进行上述操作,得到的是标准化的典型系数。 典型变量的性质 每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关,而不与其他典型变量相关; 原来所有 变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变 量之间的相关,不能代表两个变量组的相关;各对典型变量构成的多维典型相关, 共同代表 两组变量间的整体相关。 典型负荷系数和交叉负荷系数典型负荷系数也称结构相关系数, 指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数,

SPSS相关分析案例讲解

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

SPSS统计分析分析案例

SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动内需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费

spss相关分析案例多因素方差分析

本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据(课本139页),将东部、中部和西部看作三个不同总体,31个数据分别来自于这三个总体。本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较,并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况。 在进行比较分析之前,首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验,输出结果为: 表一 如表一,因为该例中样本数n=31<2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由正态性检验结果的sig.值可以看到,人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布(Sig.值小于,拒绝服从正态分布的原假设),因此,在下面分析中,只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较,并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分布,并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量。另外,正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现,此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。如果数据点均落在直线附近,说明拟合得好,服从正态分布,反之,不服从。具体情况这里

不再赘述。 下面进行多因素方差分析: 一、多变量检验 表二 由地区一栏的(即第二栏)所列几个统计量的Sig.值可以看到,无论从那个统计量来看,三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的(Sig.值小于,拒绝地区取值不同,对Y,即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设)。 二、主体间效应检验

如表三,可以看到三个指标地区一栏的(即第三栏)Sig.值分别为、、,说明三个地区在人均衣着支出指标上没有明显的差别(Sig.值大于,不拒绝地区取值不同,对指标的取值没有显著影响的原假设),反之,而在人均副食支出和日用杂品支出指标上有显著差别。 三、多重比较

SPSS相关分析实验报告精选

本科教学实验报告 (实验)课程名称:数据分析技术系列实验

实验报告 学生姓名: 一、实验室名称: 二、实验项目名称:相关分析 三、实验原理 相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下,当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候,与之相应的另一变量的值虽然不确定,但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同,相关分析的方法也不同,连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定;定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定;定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理,掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义,掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容:以雇员表为例,共有474条数据,运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。 1)分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2)分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求:掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法,掌握输出结果的解释。 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析:性别属于定类变量,是离散值,因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze\DescriptiveStatistics\Crosstabs Step2.将性别(Gender)和收入(CurrentSalary)分别移入Rows列表框和Columns 列表框。

Step3.单击Statistics按钮,在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square,进行卡方检验。退回到主对话框,单击ok。 2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 分析:教育程度为定序变量,工资为连续变量,可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。 Step1.用散点图初步判断二变量的相关性,操作为Graphs/LegacyDialogs/Scatter,选择SimpleScatter,教育程度为自变量,工资为因变量,做散点图。 散点图结果如图示,二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能继续进行下一步分析。因此,在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重要的。 Step2.两变量相关分析,操作为Analyze/Correlate/Bivariate,选择Kendall和Spearman 相关系数。 六、实验器材(设备、元器件): 计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张 七、实验数据及结果分析 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 卡方检验结果为 显着性水平为,即至少有%的把握认为性别和工资之间存在显着的相关系。

SPSS分析报告实例

SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学,调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息,共收集数据样本724条。我们将运用SPSS,对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段,旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫 Alpha 项数 .985 62 对全体数值进行可信度分析

本次数据共计724条,首先从可靠性统计来看,alpha值为0.985,即全体数据绝大部分是可靠的,我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中,按年级来看,绝大多数为大二学生填写(占了总人数的67.13%),之后分别依次为大二(23.76%)、大四(4.14%)、大一(4.97%)。而从专业来看,占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后,我们首先应对一些数据进行处理,对于数据的缺失值处理,由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的,因此对于确实的部分数据,升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理,而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出,由于其具有较强主观性,如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性,因此我们筛去未填写的数据,将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据,我们需要做一些必要的预处理,例如一些调查项,我们希望得到数值型变量,但是填写时是字符型变量,我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制,以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值,一些明显可以看出的虚假信息,我们都需要先进行处理。而具体预处理需要怎么做,这将会在其后具体分析时具体给出。

SPSS相关分析案例讲解

精心整理 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。 2∑∑===--= n i n i i i i i i y y x x r 1 1 2 21 )()((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。其计算公式为: () 1612 2 -- =∑n n d r R (2) (2)式中,R r 为等级相关系数;d 为每对数据等级之差;n 为样本容量。 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的 样本简单相关系数的检验方法为: 当原假设0H :0=ρ,50≥n 时,检验统计量为: 2 11 r n r Z --= (4) 当原假设0H :0=ρ,50

2 12r n r t --=()2-=n df (5) 式中,r 为简单相关系数;n 为观测值个数(或样本容量)。 4.背景材料 设有10个厂家,序号为1,2,…,10,各厂的投入成本记为x ,所得产出记为y 。各厂家的投入和产出如表7-18-1所示,根据这些数据,可以认为投入和产出之间存在相关性吗? 表110个厂家的投入产出单位:万元 X-Axis 各点标以不同的颜色(或形状)。该项可以省略。 把标记变量指定到LabelCasesby 框中,表示将标记变量的各变量值标记在散点图的旁边。该项可以省略。 从左侧变量列表框中选择变量到Panelby 框中作为分类变量,可以使该变量作为行(Rows )或列(Columns )将数据分成不同的组,便于比较。该项可以省略。 选择UseChartSpecificationsFrom 选项,可以选择散点图的文件模板,单击“File ”可以选择指定的文件。

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

S P S S皮尔逊相关分析实例 操作步骤 Prepared on 22 November 2020

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤 选题: 对某地29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。 实验目的: 任何事物的存在都不是孤立的,而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析,计算29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),以判断两个变量之间相互关系的密切程度。 实验变量: 编号Number,身高height(cm),体重weight(kg) 原始数据: 实验方法: 逊 相 关 分 析 法 软件: 操作过程与结果分析:

第一步:导入Excel 数据文件 data document ——open data ——open ; 2. Opening excel data source ——OK. 第二步:分析身高(cm )与体重(kg )是否具有相关性 1. 在最上面菜单里面选中Analyze ——correlate ——bivariate ,首先使用Pearson ,two-tailed ,勾选flag significant correlations 进入如下界面: 2. 点击右侧options ,勾选Statistics ,默认Missing Values ,点击Continue 输出结果: 图为基本的描述性统计量的输 出表格,其中身高的均值(mean ) 为、标准差(standard deviation )为、样本容量(number of cases )为29;体重 的均值为、标准差为、样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不显着。 图为相关分析结果表,从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为,即|r|=,表示体重与身高呈正相关关系,且两变量是显着相关的。另外,两者之间不相关的 双侧检验值为,图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为以下,认 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 身高(cm ) 29 体重(kg) 29 Correlations 身高(cm ) 体重(kg) 身高(cm ) Pearson Correlation 1 .719** Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 体重(kg) Pearson Correlation .719** 1 Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 **. Correlation is significant at the level (2-tailed).

spss相关分析操作过程

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。

spss案例分析报告

S p s s 分析身高与体重的相互 影响 姓名:刘海艳班级:11 电商班学号:14113201683 序号:26 一、案例介绍:这是某幼儿园学生的身高体重数据,数据中主要包括编号,学生姓 名,性别,学生年龄,每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。 二、研究案例的目的:分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。 三、下面是数据来源: 四、研究的方法:主要是使用spss 中的描述统计分析和线性回归分析;在描述统 计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值,在图表中可以看出身高的最大值;在线性回归分析中主要是采用身高为自变量,体重为因变量来进行分析的。 五、研究的结果: 1) 描述分析: 打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据” ,通过菜单兰中的分析选项,进行描述性分析,选择体重和身高,求最大值最小值和均值,得到如下结果:从结果看出,该班学生样本数为23,体重最小值为13.7kg ,最大值为23kg, 平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm 最大值为116cm平均身高为108.85cm。 以身高为例子,选择描述中的频率选项可以得出分布,在频率对话框的图形选项中,选择条形图,即可用图形直观看到结果。 从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况,其中108c m左右的人数

最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。 2) 线性回归分析:选择分析——回归——线性,在弹出的对话框中,以身高作为自变量,体重作为因变量,结果如下: 从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。 从图表中,可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=-0.139x+2.617 六、研究结论: 从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的,也就是弱相关性。

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析 目录 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (3) 1.4变量操作化定义 (3) 1.5问卷设计 (3) 二.实证研究 (5) 2.1基础数据分析 (5) 2.2频数分布及相关统计量 (5) 2.3相关分析 (7) 2.4回归分析 (8) 2.5假设检验 (10)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此,目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻,而且年龄特征分布高度集中,年龄在30 岁以下的人群占到70%以上,因此本研究考虑性别了这一变量,同时根据手机APP 广告用户的特性,加入了手机流量作为控制变量,去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中,主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量,对于调节变量感知风险来说,它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系;而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后,本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展,构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。 1.2研究变量及定义

1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1:用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2:用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3:社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 (2)感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4:感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5:性别,手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望:广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望:使用APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响:身边的人都在使用手机APP 广告,所以我也要使用 感知风险:在点击手机APP 广告时,我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性:确保点击手机APP 广告是安全的,对我来说是很重要的 使用意向:我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人 1.5问卷设计

spss的数据分析案例

s p s s的数据分析案例文件排版存档编号:[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]

关于某公司474 名职工综合状况的统计分析报告 一、 数据介绍: 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:id (职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu (受教育水平程度),jobcat (职务等级),salbegin (起始工资),salary (现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用spss 统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、 数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变 量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu (受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 首先,对该公司的男女性别 分布进行频数分析,结果如 下: Gender

上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为%和%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表: Educational Level (years)

上表及其直方图说明,被调查的474名职工中,受过12年教育的职工是该组频数最高的,为190人,占总人数的%,其次为15年,共有116人,占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人,比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平 上的总体分布状况后,我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识,这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析,得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据,以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics

SPSS相关分析案例讲解

SPSS相关分析案例讲解 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)。 ④ 3 . 0 r ,称为微弱相关、 5 . 0 3 . 0 r ,称为低度相关、 8 . 0 5 . 0 r ,称为显著(中度)相关、 1 8 . 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?6?1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: n i n i i i n i i i y y x x y y x x r 1 1 2 2 1 ) ( ) ( ) )( ( (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 2 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。其计算公式为: 1 6 1 2 2 n n d r R (2) (2)式中, R r 为等级相关系数;d 为每对数据等级之差;n 为样本容量。 斯皮尔曼等级相关对数据的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 (3)肯德尔(Kendall)等级相关系数肯德尔(Kendall)等级相关系数是在考虑了结点(秩次相同)的下,测度两组定序数据或等级数据线性相关程度的指标。它利用排序数据的秩,通过计算不一致数据对在总数据对中的比例,来反映变量间的线性关系的。其计算公式如下: 1 4 1 n n i r K (3)

SPSS方差分析案例实例

S P S S方差分析案例实例 Prepared on 22 November 2020

SPSS第二次作业——方差分析 1、案例背景: 在一些大型考试中,为了保证结果的准确和一致性,通常针对一些主观题,都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中,老师对学生的信息不可见,同时也无法看到 其他评分,保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生,导致了成绩的不稳定,这 就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述,变量的含义以及类型: 所需资料:抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分; 获取方式:让一组学生前后参加四次考试,由三位教师进行批改后收集数据; 变量含义、类型:一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定,3个教师的评定结果可 看成事从同一总体中抽出的3个区组,它们在四次评定的成绩是相关样本。 表1如下: 3、分析方Array法: 用方差分析的方 法对四个总体的 平均数差异进行 综合性的F检 验。 4、数据的检验和预处理: a) 奇异点的剔除:经检验得无奇异点的剔除; b) 缺失值的补齐:无;

c) 变量的转换(虚拟变量、变量变换):无; d) 对于所用方法的假设条件的检验:进行正态性和方差齐性的检验。 ?正态性,用QQ图进行分析得下图: 得到近似满足正态性。 ?对方差齐性的检验: 用SPSS对方差齐性的分析得下表: 易知P〉,接受方差齐性的假设。 5、分析过程: a) 所用方法:单因素方差分析;方差分析中的多重比较。 b) 方法细节: ●单因素方差分析 第一步,提出假设: H0:μ1=μ2=μ3;(教师的评定基本合理,即均值相同) H1:μi(i=1,2,3)不全相等;(教师的评定不够合理,均值有差异) 第二步,为检验H0是否成立,首先计算以下统计量: 1,计算水平均值及总体均值: 表2 三位教师评选结果的均值

spss的数据分析案例

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍: 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能 够了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu (受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下:

上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为45.6%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表: Educational Level (years)

上表及其直方图说明,被调查的474名职工中,受过12年教育的职工是该组频数最高的,为190人,占总人数的40.1%,其次为15年,共有116人,占中人

SPSS相关分析报告案例讲解要点

相关分析 一、两个变量的相关分析:Bivariate 1.相关系数的含义 相关分析就是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数就是描述相关关系强弱程度与方向的统计量,通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1与+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(不就是直线相关)。 ④3.0

《Spss统计案例分析》word版

Spss统计案例分析 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。 第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。 第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。 第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。 第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。 因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动内需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析

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