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皮尔逊相关分析实例操作步骤精选文档
S P S S皮尔逊相关分析实例操作步骤精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-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Array Array验方法：尔逊相关分析法软件：spss19.0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152.576cm 、标准差（standarddeviation ）为8.3622、样本容量（number of cases ）为29；体重的均值为37.65kg 、标准差为5.746、样本容量为29。
两者的平均值和标准差值得差距不显着。
Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N身高（cm ） 152.576 8.3622 29体重(kg) 37.65 5.746 29Correlations身高（cm ）体重(kg)身高（cm ）Pearson Correlation 1.719** Sig. (2-tailed).000Sum of Squares and Cross-products 1957.953967.816Covariance 69.92734.565N29 29 体重(kg)Pearson Correlation .719** 1Sig. (2-tailed).000 Sum of Squares and Cross-products967.816924.312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0.719，即|r|=0.719，表示体重与身高呈正相关关系，且两变量是显着相关的。
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 StatisticsMean Std. Deviation N身高（cm ） 29体重(kg) 29Correlations身高（cm ）体重(kg)身高（cm ）Pearson Correlation 1.719** Sig. (2-tailed).000SumofSquaresandCross-productsCovariance N29 29 体重(kg)Pearson Correlation .719** 1Sig. (2-tailed) .000 SumofSquaresandCross-productsCovariance N2929**. Correlation is significant at the level (2-tailed).正相关性，当体重越高时，身高也越高。
SPSS第十四讲偏相关性分析精讲
SPSS第十四讲偏相关性分析精讲SPSS的偏相关性分析是一种探究两个变量之间的关系的统计方法。
它可以消除其他变量的干扰，更准确地评估这两个变量之间的关系。
本文将详细介绍SPSS中偏相关性分析的步骤和解读结果。
偏相关性分析的步骤如下：第一步，打开SPSS软件，并导入数据集。
选择“变量查看器”来查看数据集中的变量。
确保要分析的两个变量已被正确地导入。
第二步，选择“相关性分析”菜单。
在下拉菜单中选择“偏相关”。
在弹出的对话框中，将要分析的两个变量移动到“变量”框中。
同时，将其他可能的干扰变量移动到“控制变量”框中。
单击“确定”按钮。
第三步，在输出窗口中查看分析结果。
输出结果将显示样本的偏相关系数、显著性水平和样本大小。
偏相关性分析的结果解读如下：1.偏相关系数：偏相关系数是表示两个变量关系的统计指标。
它的取值范围从-1到1之间。
当偏相关系数为0时，表示两个变量之间没有任何关系。
当偏相关系数为正时，说明两个变量呈正相关关系，即一个变量的增加会导致另一个变量的增加。
当偏相关系数为负时，说明两个变量呈负相关关系，即一个变量的增加会导致另一个变量的减少。
2.显著性水平：偏相关性分析还会计算一个显著性水平，用于判断偏相关系数的显著性。
显著性水平通常用p值表示，如果p值小于设定的显著性水平（通常设为0.05），则偏相关系数被认为是显著的，即两个变量之间的关系不是由随机性造成的。
3.样本大小：偏相关性分析还会提供样本的大小。
样本的大小对于统计分析的可信度很重要，较小的样本可能导致结果的不稳定性。
偏相关性分析的优势在于可以消除其他变量的干扰，更准确地评估两个变量之间的关系。
它适用于探究变量之间的因果关系，并可以提供结果的显著性。
然而，偏相关性分析也存在一些限制。
首先，偏相关性分析依赖于样本数据。
样本的大小和抽样方法都会对结果产生影响。
其次，偏相关性分析只能确定两个变量之间的关系，不能确定因果关系。
最后，偏相关性分析只适用于连续型变量，无法处理离散型变量。
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：逊相关分析法软件：spss19.0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152.576cm 、标准差（standarddeviation ）为8.3622、样本容量（number of cases ）为29；体重的均值为37.65kg 、标准差为5.746、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0.719，即|r|=0.719，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0.000，图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为0.01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。
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。
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。
SPSS相关性分析（Pearson,Spearman和卡方检验）
SPSS相关性分析（Pearson,Spearman和卡方检验）一、相关分析方法的选择及指标体系(一)两个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：(1)两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
(2)极端值会对结果造成较大的影响(3)两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。
但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。
(二)有序分类变量的相关分析有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。
常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c 等。
(三)无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。
根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda 系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
(1)交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：(1)“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
(2)“相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。
(3)“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。
(4)“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
(5)Kappa：为内部一致性系数。
(6)风险：给出OR或RR值。
Spss 的相关分析
3、矩阵散点图
矩阵散点图以方形矩阵的形式分别显示多对变量间的统计关系。矩阵散点图的关键是弄清各矩阵单元中的横纵变量。以3×3的矩阵散点图为例。变量分别 ，矩阵散点图的横纵变量如下表（括号中的前一个变量作为纵轴变量，后一个变量作为横轴变量）
矩阵散点图坐标变量示意
Spss的相关分析
一、相关的概念
相关分析是分析客观事物之间的数量分析方法，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关系，即当一个变量 取一定值时，另一变量 可以依确定的函数取唯一确定的值。
四、计算相关系数
1、相关系数的特点
虽然散点图能够直观地展现变量之间的统计关系，但不准确。
相关系数以数值的方式很精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度。利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下两大步骤：
第一、计算样本相关系数 。
利用样本数据计算样本相关系数。样本相关系数反映了两变量间线性相关程度的强弱。对不同类型的变量应采用不同的相关系数指标，但它们的取值范围和含义都是相同的，即
Spss将自动计算Kendall 相关、 检验统计量的观测值和对应的概率P值。
适用条件：
（1）只有两列变量，且具有等级变量性质，具有线性关系的资料，主要用于解决等级和顺序数据的相关问题；
（2）即使是属于等距或等比性质的变量，若按其取值大小，赋以等级或顺序，亦可计算等级相关。
（3）不对数据的整体分布状态做要求，不管数据是不是正态分布，都可以用等级相关计算相关关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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...。