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SPSS偏相关系数怎么看 SPSS偏相关系数操作

发布时间:2024-10-17 16: 07: 00

品牌型号:联想ThinkBook

系统:windows10 64位旗舰版

软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

在数据统计分析中,偏相关分析方法可以帮助数据统计分析人员在控制其他变量因素后,对指定的两个变量进行相关性分析,是非常好用的一种相关性分析方法。下面给大家详细讲解,SPSS偏相关系数怎么看,以及SPSS偏相关系数操作。

一、SPSS偏相关系数怎么看

在SPSS偏相关分析结果中,主要看相关系数和显著性系数,通过系数数值判断两个变量之间的相关性。接下来给大家详细讲解如何看SPSS偏相关系数。

下图是偏相关分析结果中的相关性表格。根据控制变量,可以将此表格分为两部分,红色部分框住的是一部分,蓝色部分框住的是一部分。红色部分是没有控制变量,蓝色部分是有控制变量。

相关性表格
图1:相关性表格

在没有控制变量部分,“历史成绩”和“政治成绩”的相关性系数是0.992,显著性系数小于0.001。

没有控制变量系数值
图2:没有控制变量系数值

在有控制变量部分,“历史成绩”和“政治成绩”的相关性系数是0.908,显著性系数小于0.001。

有控制变量系数值
图3:有控制变量系数值

以上两部分的显著性数值全部小于0.05,说明“历史成绩”和“政治成绩”变量之间的关系是正相关且显著的。

二、SPSS偏相关系数操作

SPSS偏相关是在不被其他变量影响的前提下,只对某两个变量进行相关性分析,下面给大家具体讲解操作步骤。

使用到的数据案例是,一组糖尿病病人的血糖、胰岛素、生长素数据,分析血糖和生长素有无相关性。

1.将数据导入到SPSS中,在菜单栏依次点击“分析”-“相关”-“偏相关性”。

分析菜单栏
图4:分析菜单栏

2.在“偏相关性”窗口,将“血糖”和“生长素”移动到的“变量”输入框,将“胰岛素”移动到“控制”输入框。

移动变量
图5:移动变量

3.点击“选项”按钮,在弹出的窗口,将“均值和标准差”和“零阶相关性”全部勾选中,点击“继续”按钮。

选项设置
图6:选项设置

4.返回“偏相关性”窗口,点击“确定”按钮,SPSS就会输出偏相关分析结果。

偏相关分析结果
图7:偏相关分析结果

三、SPSS偏相关和双变量的区别

在SPSS中,虽然偏相关和双变量都属于相关性分析,但是这两种分析方法却有着本质的不同,下面给大家详细讲解偏相关和双变量的不同之处。

1.变量相关性分析方法不同

双变量分析法分析的是两个变量之间的直接相关性,不考虑其他变量因素。偏相关分析方法是在考虑其他影响变量因素,并对其控制后,对两个变量之间的净相关关系进行分析判断。

2.结果准确性不同

双变量分析方法没有考虑其他变量因素的影响,所以分析得到的结果是相对准确的。而偏相关分析考虑到了其他变量因素的影响,所以分析得到的结果是绝对准确的。因此偏相关的分析结果比双变量分析结果要准确。

3.适用的分析场景不同

双变量分析比较适合简单的线性变量分析,而偏相关适用于多变量控制后的相关分析。

总结:以上就是SPSS偏相关系数怎么看,以及SPSS偏相关系数操作的全部内容。本文不仅给大家介绍了在SPSS中如何看偏相关系数,还给大家介绍了如何在SPSS进行偏相关操作。同时,也给大家讲解了SPSS双变量和偏相关的区别,希望能帮助到有需要的小伙伴。

 

作者:子楠

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标签:SPSS教程SPSS软件

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