spss授课correlate
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。
Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
下面是SPSS进行相关分析的具体步骤：1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。
2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。
3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。
4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。
5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。
6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示在输出窗口中。
相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。
需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。
如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。
同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。
以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
第九课：相关分析――Correlate菜单详解
第九章相关分析――Correlate菜单详解（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：9.1 Bivariate过程9.1.1 界面说明9.1.2 分析实例9.1.3 结果解释9.2 Partial过程9.2.1 界面说明9.2.2 结果解释9.3 Distances过程在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实现。
SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程：∙Bivariate过程此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。
这是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。
下面的讲述也以该过程为主。
∙Partial过程如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。
Partial过程就是专门进行偏相关分析的。
∙Distances过程调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。
该过程在实际应用中用的非常少。
§9.1Bivariate过程9.1.1 界面说明【Variables框】用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。
【Correlation Coefficients复选框组】用于选择需要计算的相关分析指标，有：∙Pearson复选框选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析∙Kendall's tau-b复选框计算Kendall's等级相关系数∙Spearman复选框计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关）【Test of Significance单选框组】用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，一般选双侧检验。
SPSS相关分析与回归分析专题课件
SPSS相关分析与回归分析专题课件
线性回归
相关分析 与
回归分析
回归分析一般步骤： •确定回归方程中的解释变量（自变量）和
被解释变量（因变量） •确定回归模型 •建立回归方程 •对回归方程进行各种检验 •利用回归方程进行预测
SPSS相关分析与回归分析专题课件
线性回归
线性回归模型
相关分析 与
回归分析
研究者把非确定性关系称为相关关系。
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相关分析 与
回归分析
三.相关分析的特点和应用
相关关系是普遍存在的，函数关系仅是相关关系的特 例。 1.相关关系的类型
相关关系多种多样，归纳起来大致有以下6种： 强正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量
Y明显增加，说明X是影响Y的主要因素。 弱正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量
所以，相关分析的意义和目的在于： （1）在统计学中有理论与实践意义 （2）对相关关系的存在性给出判断
( 3 ) 对相关关系的强度给出度量和分析
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相关分析 与
回归分析
二、相关分析的概念
变量之间的关系分为确定性关系和非确定性关系。 确定性关系：当一个变量值（自变量）确定后，另一个 变量值（因变量）也就完全确定了，确定性关系往往可以 表示成一个函数的形式，比如圆的面积和半径的关系： S=πr² 非确定性关系：给定了一个变量值后，另一个变量值可 以在一定范围内变化，例如家庭的消费支出和家庭收入的 关系。
回归分析
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相关分析 与
回归分析
（1）案例处理摘要。“案例处理摘要”表格给出了数 据使用的基本情况。主要是对有无缺失值的统计信息， 可见本例的11个案例没有缺失，全部用于分析。 （2）近似矩阵。“近似矩阵”表格给出的是各变量之 间的相似矩阵，图中以线框标注了相关系数较大的几对 变量。它们在进一步的分析中应重点关注，或者直接对 其进行适当的预处理（例如变量约减）
理学]SPSS统计与分析讲稿第十二章利用SPSS进行相关分析
![理学]SPSS统计与分析讲稿第十二章利用SPSS进行相关分析](https://img.taocdn.com/s3/m/3fe10d1887c24028915fc382.png)
(3) 结果分析
Descriptive Statistics 血糖(mmol/L) 生长素(ug/L) 胰岛素(mU/L) Mean 10.8500 8.9440 17.3300 Std. Deviation 2.92585 4.35242 5.35862
N
肺活量
12
Correlation Coefficient .849(**) Sig. (2-tailed) N .000 12
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
这是变量间两两Spearman's相关系数方阵
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统计学上采用相关分析 ( correlation analysis)来研究呈平行关系相关变量之间 的关系。
对两个变量间的直线关系进行相关分析 称为简单相关分析（也叫直线相关分析）；
对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与 多个变量间的线性相关称为复相关分析；研究其余 变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为 偏相关分析。
体重(kg) 42 42 46 46 46 50 50 50 52 52 58 58 肺活量(L) 2.55 2.2 2.75 2.4 2.8 2.81 3.41 3.1 3.46 2.85 3.5 3
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在进行相关分析之前必须做散点图，以判断两变量之间 有无相关趋势，及趋势是否呈线性(Line)关系，如果在 图形上两个变量之间存在线性相关趋势，才能继续后面 的分析。 (1)、散点图分析： Graphs Scatter Simple
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SPSS第十三讲相关性分析
方差分析主对话框
菜单选择：AnalyzeGeneral Linear ModeUnivariate
设置因变量
设置因素变量
单击选择分析模型
最后单击 输出结果
单击选择比较方法 单击选择均值图
单击选择多重比较 单击保存运算值 单击选择输出项 协变量 权重变量
选择分析模型
系统默认，建立全模型，包括所有 因素变量主效应和交互效应
Si g. .895 .974 .895 .921 .974 .921 .999
1.000 .999
1.000 1.000 1.000
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-4.80
5.47
-5.05
5.22
-5.47
4.80
-5.38
4.88
-5.22
□非中心化 Leverage值
差） □学生化残差
□剔除残差， 自变量值与校 正预测值之差。
保存协方差矩阵
最后单击返 回主对话框
边际均值设置
输出选项
列出“Mode1”对 话框中的效应项。
选择主效应，产生估计边际 均值表；交互效应产生单元 格均值表。
□描述统计量 □效应量估计 □计算功能显著水平（临界值0.05） □给出各因素变量模型参数估计、标准误、 t检验的t值、显著性概率和95%的置信区间 □显示对比系数阵 □方差齐性检验 □绘制观测量均值对标准差和观测量均值对 方差的图形 □绘制残差图 □检查独立变量和非独立变量间的关系是否 被充分描述 □根据一般估计函数自定义假设检验。
• 主要内容： • 对变量之间的相关关系进行分析（Correlate）。其中包括简单相关分
correlate用法
correlate用法介绍在统计学和数据分析中，correlate一词指的是两个变量之间的关联程度。
简单来说，correlate用于衡量两个变量是否呈现出类似的趋势或变化模式。
通过计算相关系数，我们可以了解两个变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的定义皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是最常用的一种相关系数。
它衡量的是两个变量之间的线性关系程度，取值范围为-1到1。
相关系数为正值表示两个变量呈正相关，即一个变量增加，另一个变量也会相应增加；相关系数为负值表示两个变量呈负相关，即一个变量增加，另一个变量会相应减少；相关系数为0表示两个变量之间没有线性关系。
斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是一种非参数相关系数，用于衡量两个变量之间的单调关系，即在一个变量增加的情况下，另一个变量是增加还是减少。
斯皮尔曼相关系数的取值范围也是-1到1，与皮尔逊相关系数一样，相关系数为正值表示两个变量呈正相关，相关系数为负值则表示两个变量呈负相关。
判定系数判定系数（coefficient of determination），也称为R方值，用于衡量一个变量能否被另一个变量线性拟合的程度，其取值范围在0到1之间。
R方值越接近1，表示拟合程度越好，即一个变量能够较好地解释另一个变量的变异。
相关系数的计算方法皮尔逊相关系数的计算方法皮尔逊相关系数的计算方法比较简单，可以通过以下公式计算：其中，n表示样本数量，X和Y分别表示两个变量的取值，μX和μY分别表示两个变量的均值，σX和σY表示两个变量的标准差。
斯皮尔曼相关系数的计算方法斯皮尔曼相关系数的计算方法稍微复杂一些。
首先，需要将两个变量的取值按照大小顺序进行排列，并计算出两个变量的秩次值。
然后，可以使用以下公式计算斯皮尔曼相关系数：其中，d表示两个变量的秩次差，n表示样本数量。
判定系数的计算方法判定系数的计算方法比较简单，可以通过以下公式进行计算：其中，SSR表示回归平方和，SST表示总平方和。
4 spss相关分析和回归分析
ˆ 22.6486 0.2643x y
三、SPSS在多元线性回归分析中的应用
由于多元线性回归模型是一元回归模型的推广，因此两者在 SPSS软件中的操作步骤是非常相似的。
选择菜单栏中的【Analyze（分 析）】→【Regression（回归）】 →【Linear（线性）】命令，弹出 【Linear Regression（线性回 归）】对话框。这既是一元线性回归也是多元线性回归的主操 作窗口。因此，读者可以参考一元线性回归的SPSS操作步骤。 只不过由于多元回归模型涉及到多个自变量，因此要在 【Linear Regression（线性回归）】对话框左侧的候选变量 列 表框中选择多个变量，将其添加至【Independent(s)（自变量）】 列表框中，即选择这些变量作为多元线性回归的自变量。
试在MINITAB中做回归分析： （1）求Y与x1、x2、X3的三重线性回归方程并检验，检验水平为0.05； （2）当X1=50，X2=46，X3=98时，对Y做出置信度为95%的区间预测。
29.9
51
124
99
三、实例分析-回归分析
三、实例分析-回归分析
三、实例分析-回归分析
三、实例分析-回归分析
量列表框中选择变量y，将其添加至【Dependent（因变量）】列表 框中，选择变量x，将其添加至【Independent(s)（自变量）】列表
框中，点击ok。
二、SPSS一元线性回归实例分析
结果如下：
因为方差分析表中的P值为0.001，小于0.05，说明模型显著；而 系数检验中的P值分别为0.000和0.001，都小于0.05，说明系数显 著，即甲醛浓度对缩醛化度具有显著影响。一元线性方程为：
主要结果如下：
SPSS 相关分析
2015-1-2
三峡大学
经济与管理学院
• 【双变量】Bivariate过程：用于进行两个或多 个变量间的相关分析，如为多个变量，给出两 两相关的分析结果。 • 【偏相关】Partial过程：当进行相关分析的两 个变量的取值都受到其他变量的影响时，就可 以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出 控制其他变量影响后的相关系数。 • 【距离】Distances过程：用于对同一变量各观 察单位间的数值或各个不同变量间进行相似性 或不相似性分析，一般不单独使用，而作为因 子分析等的预分析。
月均气温 生长量 0.9774 月均湿度 0.731 月均日照时数 月降雨量 0.6318 -0.4906
自由度
显著性水平
7
0
7
0.025
7
0.068
7
0.18
中山柏生长量与四个气候因素的偏相关综合 结果：相关性强弱排序：月均气温、月均湿度、 月均日照时数。
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练习：
t
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r
12,3 2
1 r 12,3 n3
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例题：四川绵阳地区3年生中山柏的数据，分析月 生长量与月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、 月平均湿度这四个气候因素哪个因素有关。
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偏相关分析结果汇总：
2015-1-2
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二、【双变量 】Bivariate相关分析 先做散点图，初步确定两个变量是否存在 相关趋势，该趋势是否为直线趋势，以及数据 中是否存在异常点。否则可能出错误结论。 步骤：【分析】—【相关分析】Correlate—【双 销售额 价格 变量】Bivariate 2.00 46.00 例题1：连续变量实例：
第七章SPSS的相关分析
第七章SPSS的相关分析SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，如相关分析。
相关分析是一种用来研究两个变量之间关系的方法。
本文将介绍SPSS中进行相关分析的方法和步骤。
进入“Correlate”选项后，弹出一个新的窗口，在这个窗口中有两个选项：“Bivariate”和“Partial”。
在这里我们选择“Bivariate”选项，因为我们想要研究两个变量之间的直接关系。
然后，我们可以选择要进行相关分析的变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
在“Bivariate”选项的窗口中，还有一个选项“Options”，点击这个选项可以设置一些其他的参数。
比如我们可以选择是否计算缺失值、是否使用Spearman相关系数等。
根据实际情况，我们可以酌情选择这些参数。
在设置完成后，点击“OK”按钮，SPSS将进行相关分析，并且将结果显示在“Output”窗口中。
在输出结果中，我们可以看到相关系数的值以及相关系数的显著性水平。
此外，SPSS还会生成相关系数的散点图，方便我们直观地观察变量之间的关系。
除了进行简单的两个变量之间的相关分析，SPSS还可以进行多个变量之间的相关分析。
在“Bivariate”选项的窗口中，我们可以选择多个变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
然后，我们可以选择是否计算偏相关系数，以及是否进行Bonferroni校正等。
总结起来，SPSS是一种方便易用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，包括相关分析。
通过SPSS，我们可以快速而准确地对变量之间的关系进行研究。
在分析结果中，SPSS还会为我们提供有用的图表和统计指标，帮助我们更好地理解和解释数据。
04相关分析上Correlate
直接排除该个案。
2、Bivariate：最常用的相关分析
结果解释（如P241表8-2，懂得哪个是我们想要的r ）
其他相关分析：Partial——偏相关分析（净相关） P242 Distances——距离分析
例：对“男/女气质两维度分”求Pearson积差相关、 Spearman等级相关。 上机练习：按实际资料的适用情况，对“两维度得
分”、“14 & 27题得分”、 “16 & 22题得分”、 “体育成绩 英语成绩 & 两维度得分” 、“31人视听 反应时”求Pearson积差相关或Spearman等级相关。
其他：教材例题及作业的SPSS演练。
制作散点图。呈现于word文档，并用文字简要说明。
2、Bivariate：最常用的相关分析
P240
适用于成对的顺序、连续数据，线性相关。
图8-10
Analyze → Correlate → Bivariate
[主]：选入变量（选入多个变量，则结果为相关矩阵） 确定计算哪个相关系数（Pearson/Spearman…）
按实际资料的适用情况对两维度得分1422题得分体育成绩英语成绩两维度得分31人视听反应时求pearson积差相关或spearman等级相关
第三讲 相关分析（上）——Correlate
P228 散点图的制作
Pearson——皮尔逊积差相关 Spearman——斯皮尔曼等级相关
Kendall’s tau-b——肯德尔等级相关
Test Significance：（相关系数的）显著性检验
Two-tailed：双侧检验； One-tailed：单侧检验