SPSS相关性分析 Pearson相关与偏相关分析的实现 步骤
SPSS统计分析第章相关分析(共26张PPT)
7.3 偏相关分析
(4) SPSS实现举例
【例7-3】 下表是四川绵阳地区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4个气 候因素中哪些因素有关。
月 份
月生 月平均 长量 气温
月降 雨量
月平均日 照时数
月平均 湿度
月份
月生 长量
月平均 气温
月降 雨量
月平均日 月平均 照时数 湿度
方位或大小等）。定序变量的相关系数用斯皮尔曼（Spearman）相关系 数和肯德尔（Kendall’s ）相关系数来衡量。
Spearman相关系数及Z统计量
n
6
D
2 i
r
1
i1
n (n 2
1)
Z r n1
Kendall’s等级相关系数 及Z统计量
(UV) 2
n(n1)
Z
9n(n 1) 2(2n 5)
7.4 距离分析
相似性测度
对于定距数据主要使用皮尔逊相关系数和夹角余弦距离; 对于二值数据的相似性测度主要包括简单匹配系数、Jaccard相似性 指数、Hamann相似性测度等20余种。
其中的距离又分为个案（观测记录）之间的距离和变量之间的 距离两种。
(3) 分析步骤
距离分析中不存在假设检验问题，主要是通过SPSS自动计算
Spearman相关系数及Z统计量
Pearson 相关性
偏相关分析的任务就是在研究两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量，这种相关系数称为偏相关系数。
当≤|r时视为中度相关；
r r r r r r r r 当其偏|中相r时的 关说x距分y明离析,变z又的量分任之为务间个就的案是相（在关观研性测究x很记两y弱录个。）变2之量间之xz的间距的y离线z 和性变相2量关之关间系的时距控离制两可x种能y,。对z1其z2产生影响的变量x，y,这z1种2相关系xz数1称,z为2偏y相z2关,2系z1数。
如何用SPSS求相关系数
参见：[1] 衷克定数据统计分析与实践—SPSS for Windows[M].北京：高等教育出版社，2005.4：195—[2] 试验设计与SPSS应用[M].北京，化学工业出版社，王颉著，2006.10：141—多元相关与偏相关如何用SPSS求相关系数1 用列联分析中，计算lamabda相关系数，在分析——描述分析——列联分析2 首先看两个变量是否是正态分布，如果是,则在analyze-correlate-bivariate中选择pearson相关系数，否则要选spearman相关系数或Kendall相关系数。
如果显著相关，输出结果会有*号显示，只要sig的P值大于0.05就是显著相关。
如果是负值则是负相关。
在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。
对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。
Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。
Kendall's tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。
对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。
《SPSS统计分析》第10章 相关分析
12.990 16.290 17.990 19.290
12.500 15.800 17.500 18.800
11.500 14.800 16.500 17.800
2.200 5.500 7.200 8.500
3.300 5.000 6.300
3.300
1.700 3.000
5.000 1.700
1.300
3.分析两个变量间线性关系的程度。往往因为第三个变量的作用，使相关系数不能真正反映两个 变量间的线性程度。 这是应该控制一个变量的变化求另两个变量间的相关系数，也就是说， 在第三个变量不变的情况下，两个变量的线性程度。
CORRELATIONS /VARIABLES=VCP with HEIGHT WEIGHT /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE .
6.300 3.000 1.300
1.800 1.500 3.200 4.500
2.700 6.000 7.700 9.000
5.000 8.300 10.000 11.300
12.000 15.300 17.000 18.300
9: 9 14.790 14.300 13.300
4.000 1.800 1.500 3.200 4.500
返回
典型相关分析
返回
典型相关分析概念
典型相关分析是用来描述两组随机变量间关 系的统计分析方法。
通过线性组合，可以将一组变量组合成一个 新的综合变量。虽然每组变量间的线性组合有无 数多个，但通过对其施加一些条件约束，能使其 具有确定性。
典型相关分析就是要找到使得这两个由线性 组合生成的变量之间的相关系数最大的系数。
学习通过编程解决偏相关问题
SPSS第10章相关分析
第10章相关分析 (225)1 双变量相关分析 (225)1.1 双变量相关分析的数据特征 (225)1.2 皮尔逊相关系数 (225)1.3 肯德尔相关系数 (228)1.4 例题3 (230)2 偏相关关系 (232)2.1 偏相关关系 (232)2.2 例题 (232)3 距离相关分析 (234)3.1 特征 (234)3.2 主要参数 (235)3.3 例题 (235)3.4 实例介绍 (237)第10章相关分析相关分析是研究变量之间关系密切程度的一种统计方法，包括双变量相关分析、偏相关分析和距离相关分析。
1 双变量相关分析1.1 双变量相关分析的数据特征当某一个事物存在着多个变量时，而各个变量之间呈数量关系时，可以用双变量相关分析来研究，并做出统计学推断。
双变量相关分析可以输出两两变量之间的相关系数，相关系数的种类有皮尔逊相关系数、肯德尔相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
1.2 皮尔逊相关系数X和Y有线性函数关系，两变量间的相关系数是+1～-1，相关系数没有单位。
1.2.1 例题133名产妇进行产前检查，测定X1-X6六项指标，试计算X1-X4的皮尔逊相关系数。
1.2.2 SPSS过程Data，analyze，correlate，打开bivariate对话框，选择x1-x4→variables，选择pearson 相关系数，two-tail，flag significant correlations，打开options对话框，means and standard deviations，exclude case pairwirs，continue，ok.two-tail，双尾检验；Flag significant correlations：用星号显示有显著性相关的相关系数；Exclude case pairwirs：剔除有缺失值的配对变量；Cross-product deviations and covarances：显示每一对变量的离均差交叉积与协方差。
第8章SPSS的相关分析
第8章SPSS的相关分析学习目标：1.明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。
2.掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。
3.理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。
4.理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体操作，能够读懂分析结果。
8.1 相关分析相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。
客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。
相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。
所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。
例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。
客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。
另一类普遍存在的关系是统计关系。
统计关系指的是两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。
例如，家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。
这些事物之间存在一定的关系，但这些关系却不能像函数关系那样可用一个确定的数字函数描述，且当一个变量x取一定值时，另一变量y的值可能有若干个。
统计关系可再进一步划分为线性相关和非线性相关关系。
线性相关又可分为正线性相关和负线性相关。
正线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相同，而负线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相反。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。
2020年SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤(实用)
SPSS相关性分析Pearson 相关与偏相关分析的实现
步骤
SPＳS相关性分析Ｐｅarso ｎ相关与偏相关分析的实现
步骤
一、Pearｓon相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤，但是麻烦
1、分析——相关——偏相关。
２、选择变量，导入右侧框.再点击选项，选择零阶相关系数（可选可不选，零阶先关系数就是peaｒson相关系数,选了偏于对比查看）。
继续--确定。
3、结果分析：总磷Ｐｅａrson相关不显著，但偏相关显著.
Ｐearsｏn相关系数,显著性P值为0。
4１6〉0．0５，相关性不显著。
偏相关，显著性P值为0.00１<o.o1,极显
著相关。
(显著性看 sig。
P值，
Ｐ＜0。
05，“＊"显著;
P〈０．０１，“＊＊"极显著）
方法二:简便方法，快捷迅速，不用挨个分析偏相关，可以一下子出来.
１、分析——回归——线性.
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图，先选择变量,再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关和偏相关性”。
其他的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析，分别看Sig。
显著性，和偏相关系数。
以总磷为例,与之前单独做“偏相关”分析结果是一样的.其他变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表看出来。
...谢阅...。
SPSS-相关分析
SPSS-相关分析相关分析（⼆元定距变量的相关分析、⼆元定序变量的相关分析、偏相关分析和距离相关分析）定义：衡量事物之间，或称变量之间线性关系相关程度的强弱并⽤适当的统计指标表⽰出来，这个过程就是相关分析变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统计关系。
相关分析的⽅法较多，⽐较直接和常⽤的⼀种是绘制散点图。
图形虽然能够直观展现变量之间的相关关系，但不很精确。
为了能够更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过计算相关系数来进⾏相关分析总体相关系数，记为ρ；样本相关系数，记为 r。
统计学中，⼀般⽤样本相关系数 r 来推断总体相关系数相关系数的取值范围在1和+1之间，即1≤r≤+1若0＜r≤1，表明变量之间存在正相关关系，即两个变量的相随变动⽅向相同；若-1≤r＜0，表明变量之间存在负相关关系，即两个变量的相随变动⽅向相反；当|r| =1时，其中⼀个变量的取值完全取决于另⼀个变量，两者即为函数关系；若 r= +1，表明变量之间完全正相关；若 r= -1，表明变量之间完全负相关。
当r= 0时，说明变量之间不存在线性相关关系，但这并不排除变量之间存在其他⾮线性关系的可能。
根据经验可将相关程度分为以下⼏种情况：若r≥0.8 时，视为⾼度相关若0.5≤r＜0.8 时，视为中度相关当0.3≤r＜0.5 时，视为低度相关当 r＜0.3 时，说明变量之间的相关程度极弱，可视为不相关⼆元变量的相关分析是指通过计算变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进⾏分析。
1.⼆元定距变量的相关分析定义：通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进⾏分析。
定距变量：⼜称为间隔（interval）变量，它的取值之间可以⽐较⼤⼩，可以⽤加减法计算出差异的⼤⼩。
Pearson简单相关系数⽤来衡量定距变量间的线性关系对Pearson简单相关系数的统计检验是计算t统计量SPSS操作2.⼆元定序变量的相关分析定序变量：⼜称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它取值的⼤⼩能够表⽰观测对象的某种顺序关系（等级、⽅位或⼤⼩等）Spearman和Kendall's tua-b等级相关系数⽤以衡量定序变量间的线性相关关系，它们利⽤的是⾮参数检验的⽅法。
相关性分析的原理及SPSS实现
实验一相关性分析相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05,你只需要拿p值和0.05进行比较：如果P值小于0.05,就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05：如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
地区1|人均食出|粮食单价|人均收入|1992.7825122772.6720083968 1.01213941267 1.3733295874.7221066638.7316417621.7716118711.7216849654.70195110540.74153211644.84161212767.70172713723.63204514763.751963151072 1.21267517665.701683181234.98292519576.65169120733.84192921968 1.49203222717.80190623716.72170524627.61154225829.701987261016 1.04235926650.78176427928 1.01208728650.83195929852.72210130609.681877b.在 spss 的菜单栏中选择点击 Analyze —correlate — Bivariate,弹出一个对话窗口。
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SPSS相关性分析Pearson相关与偏相关分析的实现步骤
一、Pearson相关分析
二、偏相关分析
方法一正规步骤,但就是麻烦
1、分析——相关——偏相关。
2、选择变量,导入右侧框。
再点击选项,选择零阶相关系数(可选可不选,零阶先关系数就就是pearson相关系数,选了偏于对比查瞧)。
继续——确定。
3、结果分析:总磷Pearson相关不显著,但偏相关显著。
Pearson相关系数,显著性P值为0、416>0、05,相关性不显著。
偏相关,显著性P值为0、001<o、o1,极显著相关。
(显著性瞧sig、P值,
P<0、05,“*”显著;
P<0、01,“**”极显著)
方法二:简便方法,快捷迅速,不用挨个分析偏相关,可以一下子出来。
1、分析——回归——线性。
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图,先选择变量,再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关与偏相关性”。
其她的可以不选。
继续—确定。
3、结果分析,分别瞧Sig、显著性,与偏相关系数。
以总磷为例,与之前单独做“偏相关”分析结果就是一样的。
其她变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表瞧出来。